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基于深度学习的电力负荷预测任务书

 2020-02-18 05:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

⑴理解循环神经网络RNN与长短期记忆神经网络LSTM的原理和算法过程。

⑵收集某一实际电网的电力负荷历史数据,应用模型进行预测。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

⑴分析并研究有关电力负荷预测的建模方法,比较不同方法的特点和区别。

⑵研究长短期神经网络lstm的基本原理和算法实现,建立合适的神经网络模型。

⑶根据收集的电力负荷历史数据,使用所建模型对电力负荷进行预测,并分析预测效果以及误差。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-2周:阅读相关参考文件,完成设计方案的构思;

3-4周:了解电力负荷预测的概念和方法,分析不同方法的优缺点;

5-7周:理解有关深度学习的循环神经网络与长短期神经网络的相关内容;

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4. 主要参考文献

[1]石德琳.基于神经网络的电力负荷预测研究与实现[d].山东大学,2016.

[2]单成龙.基于深度学习的电力负荷预测[d].湘潭大学,2017.

[3]陈亮,王震,王刚.深度学习框架下lstm网络在短期电力负荷预测中的应用[a].2017(05):08-11.

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