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基于长短时记忆神经网络的给煤量预测研究

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摘要摘要随着社会经济的发展，能源和环境问题越来越收到国家和人民的重视，其中煤炭资源的的不合理使用导致了严重的资源紧张和环境污染问题。传统的给煤量预测技术预测效果一般，且不具备长时间预测能力，没有足够的调度时间余量。本文提出基于长短时记忆神经网络（LSTM）的给煤量预测方法，采集火电机组实测数据，进行研究分析，实验结果表明LSTM可以有效可靠的进行给煤量预测，具有良好的工程应用前景。

DOI ojzn5rnzj5/3455094

作者郑宏伟1周慧2

机构地区（1.紫光（北京）智控科技有限公司北京100192；2.徐州电力高级技工学校徐州221166）

出处《电力设备》 2019年11期

关键词给煤量预测深度学习长短时记忆

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2019年11月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）