基于GRU-NN模型的电力用户能耗预测研究

针对现有预测方法在对电力用户进行能耗预测时,存在预测精度低、预测时效性差的问题,引入GRU-NN(Gate Recurrent Unit-Neural Networks,门控循环单元-神经网络)模型,开展对电力用户能耗预测方法的设计研究。采集电力用户用电信息,并从归一化处理后的信息中提取用电特征。利用GRU-NN,构建能耗预测模型。结合均方误差和拟合优度的概念,对该模型进行训练。利用训练后的模型预测电力用户能耗,模型的输出即为预测结果。通过对比实验,证明新的预测方法预测结果更加接近实际,且预测耗时短,具备较高的时效性,值得广泛应用。

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本文档关键词:能耗,模型,预测,电力,用户