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卷积2562021
2021年电力系统与能源互联网国际会议 |
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文章号 | 02001 | |
页数 | 7 | |
段内 | 能源互联网研发智能能源应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125602001 | |
在线发布 | 2021年5月10日 |
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25602001(2021)
SRNN-GRU光电预测应用
一号河北Shijiazhuang电厂电力研究所
2西安武昌电工公司山西市710048
对应作者电子邮件:liusy9@he.sgcc.com.cn
短期光电电预测对维护电网安全稳定并协调资源利用具有重要意义。betway手机投注常数神经网络(RNN)作为深学习方法之一,广泛用于时序预测,但缺乏并行计算能力产生良好的预测效果,RNN面临长训练时间问题本文中剪切常态网络应用到光电预测中,保证并行计算能力研究结果显示,与其他常用模型相比,SRNN可大大加速深学习网络培训,培训速度比普通RNN结构如LSTM和GRU高四倍以上SRNN模型精度提高0.112mae,大大高于其他模型,因为并行结构提高参数更新效率,从而实现PV预测理想效果
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