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基于混合神经网络深度学习的短期负荷预测

【摘要】 针对能源互联网环境下用电用户数据量大、多维度这一特点，提出了一种混合神经网络深度学习的短期电力负荷预测方法。首先，考虑常见的电力系统负荷的影响因素，建立多维数据库，并进行偏相关分析，排除其他变量干扰;其次，将两种神经网络作为前端神经网络对多维数据库中数据进行处理;最后，采用随机概率剔除与神经网络作为末端神经网络，建立负荷预测模型。通过算例仿真对本文方法与传统神经网络进行了对比，验证了所提方法的有效性。

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