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基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测
标题：基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测
摘要：公共楼宇的负荷预测对于确保电力系统的稳定运行至关重要。然而，传统的负荷预测方法往往难以准确地预测瞬时负荷变化的概率密度分布。本文提出了一种基于相关性分析和长短期记忆网络（LSTM）分位数回归的方法，用于短期公共楼宇负荷概率密度的预测。首先，通过相关性分析，确定与公共楼宇负荷相关的关键因素。然后，利用LSTM网络构建负荷预测模型，并通过分位数回归方法来预测概率密度。实验结果表明，所提出的方法在短期公共楼宇负荷概率密度预测方面具有较高的准确性和可靠性。
关键词：负荷预测、相关性分析、长短期记忆网络、分位数回归、概率密度
1.引言
公共楼宇的负荷预测在电力系统中占据重要地位，对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。传统的负荷预测方法通常基于历史负荷数据进行建模，然而，由于公共楼宇负荷受到多种因素的影响，其变化具有一定的随机性和不确定性。因此，传统方法往往难以准确地预测瞬时负荷变化的概率密度分布。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于相关性分析和长短期记忆网络（LSTM）分位数回归的方法。首先，通过相关性分析，确定与公共楼宇负荷相关的关键因素，包括天气因素、工作日和非工作日等。然后，利用LSTM网络建立负荷预测模型，通过学习历史负荷数据中的时序信息来预测未来的负荷。最后，通过分位数回归方法，预测短期负荷概率密度分布。
2.相关性分析
相关性分析用于确定与公共楼宇负荷相关的因素。本文选取了天气因素、工作日和非工作日等因素进行分析。首先，通过收集历史天气数据和公共楼宇负荷数据，计算它们之间的相关系数。然后，通过对相关系数进行排序，确定与负荷相关性最强的因素。
3.长短期记忆网络负荷预测模型
LSTM是一种循环神经网络(RNN)的一种变体，它具有较强的记忆能力。本文利用LSTM网络来进行公共楼宇负荷的短期预测。首先，将历史负荷数据进行预处理，包括归一化、序列化等。然后，构建LSTM网络，包括输入层、隐藏层和输出层。通过训练LSTM网络，学习历史数据中的时序信息，并将其用于预测未来的负荷。
4.分位数回归
分位数回归用于预测短期负荷概率密度分布。本文利用分位数回归方法，根据LSTM网络的输出结果，预测不同分位数处的负荷值。通过逐一预测多个分位数，可以得到负荷的概率密度分布。
5.实验和结果
本文使用了实际的公共楼宇负荷数据进行实验验证。将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练LSTM网络，测试集用于评估预测性能。通过比较预测结果与实际负荷数据，可以评估所提出方法的准确性和可靠性。
实验结果表明，所提出的方法在短期公共楼宇负荷概率密度预测方面具有较高的准确性和可靠性。与传统方法相比，该方法能够更好地预测负荷的瞬时变化以及概率密度分布。这对于电力系统的负荷管理和调度具有重要的意义。
6.结论
本文提出了一种基于相关性分析和LSTM分位数回归的方法，用于短期公共楼宇负荷概率密度预测。通过分析负荷的关键因素以及学习历史数据的时序信息，可以有效地预测未来的负荷，并得到概率密度分布。实验结果表明，所提出的方法在短期负荷预测方面具有较高的准确性和可靠性。未来的研究可以进一步改进预测模型，提高负荷预测的准确性。