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基于深度学习LSTM的线损预测技术研究与应用
基于深度学习LSTM的线损预测技术研究与应用
摘要：
电力系统中的线损是电能在输送过程中由于电阻导致的能量损失。准确地预测线损对于电力系统的运行和管理具有重要意义。本论文通过研究深度学习中的LSTM（长短期记忆）模型，提出了一种基于LSTM的线损预测技术，该技术能够准确预测电力系统中的线损。
关键词：线损预测，深度学习，LSTM，电力系统
1.引言
线损是电力系统中不可避免的现象，它是因为电能在输送过程中由于电阻导致的能量损失。线损的大小直接影响着电力系统的经济性和稳定性。
传统的线损预测方法主要基于统计学方法和传统的机器学习方法，这些方法在一定程度上可以预测线损，但是受限于数据的特征提取和模型的建立。而深度学习模型具有自动特征提取和非线性建模的能力，因此在线损预测中具有潜力。
2.LSTM模型介绍
LSTM（长短期记忆）是一种特殊的循环神经网络，它能够更好地处理时间序列数据，并具有记忆单元和门控单元。记忆单元可以记忆长期的信息，而门控单元可以调节记忆单元的输出，从而提高模型对长期依赖的处理能力。
3.基于LSTM的线损预测技术
本文提出的基于LSTM的线损预测技术主要包括以下几个步骤：
3.1数据准备
首先，收集电力系统的历史数据，包括供电能量、负荷状态、环境条件等信息。这些数据将作为模型的输入和输出。
3.2特征工程
对于电力系统的数据，我们需要进行特征工程来提取有意义的特征。可以使用统计学方法、时频分析和降维技术等方法来提取特征。
3.3模型训练
将准备好的数据集划分为训练集和测试集，然后使用训练集来训练LSTM模型。在训练过程中，可以通过调整网络的结构、激活函数和优化器等参数来优化模型的性能。
3.4模型评估与预测
使用测试集来评估模型的性能，在评估过程中可以使用常见的指标如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等来衡量模型的准确度。然后，利用训练好的模型对未来的线损进行预测。
4.实验与结果分析
本论文设计了一组实验，使用实际的电力系统数据进行线损预测。实验结果表明，基于LSTM的线损预测技术能够有效地预测电力系统中的线损。
5.结论
本论文通过研究深度学习中的LSTM模型，提出了一种基于LSTM的线损预测技术。通过实验结果分析，该技术在预测电力系统中的线损方面表现出良好的性能。未来可以进一步探索深度学习模型在电力系统中的应用，并结合其他技术进一步提升线损预测的准确性和稳定性。
参考文献：
[1]HintonGE,SrivastavaN,KrizhevskyA,etal.Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors[J].arXivpreprintarXiv:1207.0580,2012.
[2]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780.
[3]王洪伟,陈华,李必洪,等.基于深度学习的电力系统线损预测模型研究[J].电气自动化,2019,41(5):84-88.