文章从新型电力系统的视角出发,探讨了新能源与储能联合规划方法。通过结合自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和长短时记忆网络(long short term memory network,LSTM),利用它们各自的优势进行...文章从新型电力系统的视角出发,探讨了新能源与储能联合规划方法。通过结合自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和长短时记忆网络(long short term memory network,LSTM),利用它们各自的优势进行加权融合,提高了新能源负荷预测的准确性和可靠性。实验结果表明,联合模型能够更准确地捕捉负荷数据的趋势和变化,为电力系统的规划和运行提供可靠的参考。展开更多
文摘文章从新型电力系统的视角出发,探讨了新能源与储能联合规划方法。通过结合自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和长短时记忆网络(long short term memory network,LSTM),利用它们各自的优势进行加权融合,提高了新能源负荷预测的准确性和可靠性。实验结果表明,联合模型能够更准确地捕捉负荷数据的趋势和变化,为电力系统的规划和运行提供可靠的参考。
