基于Bi-LSTM的家庭用电量预测

摘要

cqvip:电网智能化升级改造将传统电网与先进的信息、智能技术相融合,实现电力行业的根本性变革。智能电表是智能电网系统中收集用户用电信息的代表性边缘设备,当前智能电表收集的用电量数据存在维度低、波动性强等特征,造成对未来用电情况难以预测的问题;同时对于未来边缘设备端用电量的预测,其他相关特征信息的不可得,此时研究基于单变量特征的用电量预测至关重要。为此,提出一种基于双向长短期循环记忆循环神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的单变量家庭用电量预测模型,Bi-LSTM模型能够充分利用上下文的信息实现更准确的预测效果。通过西班牙某市真实的智能电表数据对提出的模型进行了验证,实验结果表明,该模型的预测性能相比传统LSTM、SVM方法有进一步的提高。