【摘 要】
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本文提出了一种基于LSTM的电缆负荷温度预测方法。采用SOM神经网络与LSTM神经网络相结合的方式对电缆负荷温度进行预测。首先利用SOM自组织网络将各时间序列进行聚类,并分别构建各类数据集;然后根据输入格式对LSTM神经网络进行改造,搭建多个网络结构并从中选择最优的作为本文方法;通过与其它大数据方法做对比证明SOM-LSTM温度预测模型更为有效,为电网运行中预防性管理提供一种新思路。
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本文提出了一种基于LSTM的电缆负荷温度预测方法。采用SOM神经网络与LSTM神经网络相结合的方式对电缆负荷温度进行预测。首先利用SOM自组织网络将各时间序列进行聚类,并分别构建各类数据集;然后根据输入格式对LSTM神经网络进行改造,搭建多个网络结构并从中选择最优的作为本文方法;通过与其它大数据方法做对比证明SOM-LSTM温度预测模型更为有效,为电网运行中预防性管理提供一种新思路。
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