随着电力网络规模日益增大,多种负荷接入配电网带来诸多稳态电能质量问题。对配电台区电压质量监测数据进行预测,有助于掌握电能质量水平变化趋势,对电能质量预警和治理具有重要意义。为了有效分析稳态指标数据变化规律并提高电能质量水平,文章提出一种基于长短时记忆(long　short-term　memory,　LSTM)网络的稳态电压质量指标预测方法,挖掘并利用不同时序数据的关联关系,优化稳态指标预测效果。首先,分析有功功率与电压质量指标的关联性,通过时序相关性匹配用户有功功率数据和实际稳态指标的时间序列特征;其次,用LSTM网络对筛选出的用户有功功率序列和稳态电压质量监测数据之间的关联关系进行建模;最后...