【摘 要】
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在结合所选取地区的社会经济情况,工农产业比重等因素的基础上,确定了对电力负荷影响较大的因素.对英国国家电网公司2019年纽约北部负荷数据进行预处理,包括填补缺失数据,修
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在结合所选取地区的社会经济情况,工农产业比重等因素的基础上,确定了对电力负荷影响较大的因素.对英国国家电网公司2019年纽约北部负荷数据进行预处理,包括填补缺失数据,修正异常数据,对数据进行归一化处理后,构建了基于RNN的短时电力负荷预测模型,利用RNN模型时序记忆的特点来提取电力负荷特征,为避免误差增大,设置了早停法和dropout法,仿真结果表明,该模型能够很好更好地拟合负荷曲线,具有较高的预测精度.
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