文献类型：期刊文章

作　　者：梁倩[1] 李公波[2,3]

LIANG Qian;LI Gongbo(Department of Mechanical and Electronic Engineering,Linyi Campus,Qingdao University of Technology,Shandong 273400,China;School of Management,Shandong University,Shandong 250100,China;State Grid Pingyi Electric Power Company,Shandong 273300,China)

机构地区：[1]青岛理工大学临沂校区机械与电子工程系,山东273400 [2]山东大学管理学院,山东250100 [3]国网平邑县供电公司,山东273300

出　　处：《电子技术（上海）》

年　　份：2023

卷　　号：52

期　　号：11

起止页码：46-49

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：阐述电力负荷预测能提高电力系统的运行效率,在智能电网中,随着大数据的海量应用,深度学习以其优异的学习性能,在电力负荷预测领域被广泛采用。探讨深度学习的算法在短期负荷及中长期负荷预测的应用,基于系统特点的对比分析,提出组合算法预测模型的准确度优于单一算法模型。

关 键 词：人工神经网络 深度神经网络  电力负荷预测 智能电网

分 类 号：TP183] TP311.13] TP399