微电网负荷预测是什么层

一种基于gru神经网络的微电网短期负荷预测方法

技术领域

1.本发明涉及微电网负荷技术领域，特别涉及一种基于gru神经网络的微电网短期负荷预测方法。

背景技术：

2.微电网是一组由分布式电源、负荷、储能系统和控制装置构成的微型系统。对于大电网来说，它表现为一个单一可控的单元，可实现能源多种形式(电能、热能等)的高可靠供给负荷。微电网中的电源多为小容量的分布式电源，主要有光伏电池、小型风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及蓄电池等储能装置，具有成本低、电压低及污染低等特点。

3.负荷预测是微电网能量管理系统的重要组成部分，是对分布式电源，如风电、光伏、微燃气轮机、柴油机及渗型储能等可控微源进行优化调度的基础，预测结果将直接影响微电网运行策略与电能交易。相对于大搜蚂电网世喊埋环境，微电网进行短期负荷预测的难度更高，这主要是由于负荷的随机性强，历史负荷曲线相似度低，再加上用户容量有限，各用户间负荷特征相互平滑作用较小，负荷总体波动较大。

4.为了提高负荷预测精度，许多学者进行了大量研究，提出了一系列预测方法，如bp-nn预测方法，常规gru神经网络预测方法。但这些方法仍然存在预测精度不够高的问题。其中，gru神经网络的权值为待定参数，并且这些权值参数的选择并无成熟的理论依据，且这些权值参数的选择对于gru神经网络模型的预测性能影响很大，这是目前gru神经网络应用于微电网短期负荷预测的难点。

刚好我最近也在使用MATLAB进行优化。。。

output=iterations表示迭代次数

output=algorithm表示使用的运算规则

output=cgiterations表示PCG迭代次数

在优化的时候，我们一般写成[x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lab,ub,@mycon)的形式，在等式左边是你要樱态显示的优化过程信息，要屏蔽那个信息，就去掉对应的项，比如说：

[x,fval]=fmincon(……)，运行的结汪梁果就只显示x和fval的值咯

顺便说一困颂运下，我是为了回答你的问题才注册的。。。希望我讲的很清楚哦~~

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