基于LSTM算法的住宅居民短期负荷需求响应预测

考虑需求响应的基于LSTM算法的住宅居民短期负荷预测摘要：代码主要是做的是考虑住宅居民需求响应的短期负荷预测，提出了一种利用室外温度、电价以及先前负荷预测新的负荷的方法，采用的是全联通神经网络和长短期记忆网络LSTM法，他们能够学习住宅用户的电力消费模式，从而在考虑需求响应的条件下也能准确预测住宅负荷，代码在Python 3.7+和TensorFlow 1.0版本下可以运行的，不接受因为环境没配置好而退款。本代码为文章复现，具体题目可见下图；本代码实现了一种基于LSTM算法的住宅居民短期负荷预测，考虑了住宅居民需求响应。该方法利用室外温度、电价和先前负荷预测来预测新的负荷。采用了全联通神经网络和LSTM法，这些方法可以学习住宅用户的电力消费模式，从而在考虑需求响应的情况下准确预测住宅负荷。代码适用于Python 3.7+和TensorFlow 1.0版本，不接受因为环境配置问题而退款。涉及的LSTM算法：长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，用于处理和预测时间序列数据。它具有记忆单元，可以记住长期依赖关系，并且在处理长序列时具有优势。住宅负荷预测：该代码实现了对住宅居民的电力负荷进行短期预测，考虑了用户需求响应。