基于长短期记忆循环神经网络的恒温负荷与住宅负荷短期预测
系统与控制
2024-12-23 v1 系统与控制
摘要
智能电网中的物联网（IoT）设备为电网管理者和消费者提供了智能能源管理和个性化能源服务。对智能电网中IoT设备的调查需要具备IoT设备建模的仿真框架。然而，现有研究缺乏对IoT设备在智能电网中建模的综合性研究。本文调查了恒温负荷的IoT设备建模，并在该IoT-based恒温负荷上实现循环神经网络模型用于短期负荷预测。利用循环神经网络结构构建负荷预测模型，以捕捉时序相关性。 employed 用于学习来自仿真平台和新南威尔士住宅数据集数据的时序循环神经网络层，包括长短期记忆单元。提供仿真结果以进行演示。
引用
@article{arxiv.2412.15607,
title = {Short-Term Forecasting of Thermostatic and Residential Loads Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks},
author = {Bang Nguyen and Mayank Panwar and Rob Hovsapian and Yashodhan Agalgaonkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15607},
year = {2024}
}