【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测附Python代码

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🔥 内容介绍

电力负荷预测是电力系统规划、调度和运行的重要基础，其准确性直接影响电力系统的经济性和可靠性。随着智能电网的发展以及大量分布式能源的接入，电力负荷呈现出更强的非线性、波动性和不确定性，传统的负荷预测方法如时间序列分析、回归分析等已难以满足高精度预测的需求。

长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在电力负荷预测中展现出良好的性能。然而，LSTM 网络的性能受其超参数（如学习率、隐藏层神经元数量、迭代次数等）的影响较大，传统的超参数选择方法（如经验试凑法、网格搜索法）存在效率低、易陷入局部最优等问题。

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，适用于复杂函数的优化问题。将 PSO 算法与 LSTM 网络相结合，利用 PSO 算法优化 LSTM 的超参数，可提高模型的预测精度和稳定性。本文将详细探讨基于 PSO 优化 LSTM 网络的电力负荷预测模型的构建方法、实现过程及预测效果。

二、相关理论基础

三、基于 PSO 优化 LSTM 的电力负荷预测模型构建

四、结论与展望

本文提出了一种基于 PSO 优化 LSTM 网络的电力负荷预测模型，通过 PSO 算法优化 LSTM 的超参数，提高了模型的预测精度。实验结果表明，该模型在电力负荷预测中具有较好的性能，能够为电力系统的规划、调度和运行提供可靠的参考依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 魏腾飞,潘庭龙.基于改进PSO优化LSTM网络的短期电力负荷预测[J].系统仿真学报, 2021.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0297.

[2] 刘锐,朱培逸.基于QPSO优化LSTM的锂离子电池荷电状态估计[J].国外电子测量技术, 2024, 43(10):9-16.

[3] 崔星,李晋国,张照贝,等.基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测[J].电测与仪表, 2024, 61(1):131-136.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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