| 魏金柱,田施兰,陈雯晨,况露,马志鹏.基于GA-BP-LSTM模型的配电台区低电压预测*[J].电工技术,2025(1):15-20 |
| 基于GA-BP-LSTM模型的配电台区低电压预测* |
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| DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2025.01.005 |
| 中文关键词: 配电台区 负荷预测 电压预测 BP神经网络 长短期神经网络 |
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| 中文摘要: |
| 随着电力需求的不断增长和电力负荷的复杂变化，台区低电压问题已成为影响供电质量和用户体验的关键因素之一。在这种背景下，对台区低电压进行精准预测，不仅是电力系统优化的迫切需要，更是确保供电质量、提升用户满意度的重要手段，对于解决低电压问题具有重要意义。构建了基于GA BP神经网络的台区负荷预测模型，该模型考虑了温度、湿度、日期类型、一天不同时刻等多种影响因素，通过神经网络的自学习和自适应能力，借助遗传算法的全局最优搜索方面的卓越性能优化BP神经网络的权值与阈值，改善预测性能。由于影响电压的主要因素为负荷，LSTM算法通过引入门控循环单元(包括遗忘门、输入门、输出门等)，能够有效地记住并处理负荷数据中的依赖关系，并建立LSTM模型，将已预测到的负荷数据作为输入来实现对电压的预测。利用MATLAB软件对上述组合模型进行编程并结合实例进行分析，结果表明该组合模型能够实现对台区低电压的预测。 |
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