中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及負(fù)荷模型的研究

中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及負(fù)荷模型的研究中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及負(fù)荷模型的研究摘要：隨著電力需求的增長(zhǎng)和電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷提高，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電力負(fù)荷成為保障電力系統(tǒng)運(yùn)行安全和優(yōu)化調(diào)度的重要工作。中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)規(guī)劃、資源配置和市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)等方面具有重要意義。本論文首先分析了中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的背景和意義，然后綜述了目前常用的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及其特點(diǎn)，并對(duì)其中的一些典型方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。最后，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并給出了模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。通過(guò)對(duì)中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及負(fù)荷模型的研究，可以為電力系統(tǒng)的規(guī)劃和運(yùn)行提供有力支持。關(guān)鍵詞：中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)；負(fù)荷模型；深度學(xué)習(xí)；電力系統(tǒng)1.引言電力是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一，電力負(fù)荷的合理預(yù)測(cè)對(duì)于保障電力系統(tǒng)運(yùn)行安全和優(yōu)化調(diào)度至關(guān)重要。中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是指對(duì)未來(lái)一周至一個(gè)月內(nèi)的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，該預(yù)測(cè)結(jié)果在電力系統(tǒng)規(guī)劃、資源配置和市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)等方面具有重要意義。2.中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法2.1統(tǒng)計(jì)方法2.2時(shí)間序列方法2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法2.4深度學(xué)習(xí)方法3.典型負(fù)荷預(yù)測(cè)方法介紹3.1移動(dòng)平均模型3.2季節(jié)分解模型3.3ARIMA模型3.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.5LSTM深度學(xué)習(xí)模型4.基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理4.2模型設(shè)計(jì)4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析5.結(jié)果與討論5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析5.2模型性能比較5.3模型應(yīng)用前景6.結(jié)論本論文對(duì)中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及負(fù)荷模型進(jìn)行了研究，通過(guò)對(duì)目前常用的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的綜述和比較，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并給出了模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。該模型在中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可為電力系統(tǒng)的規(guī)劃和運(yùn)行提供有力支持。參考文獻(xiàn)：[1]ZhaoJ,LiuY,ChanCC,etal.Mid-termloadforecastingusingfunctional-linkandradialbasisfunctionneuralnetworks[J].ElectricPowerComponentsandSystems,2014,42(4):315-326.[2]WenF,ZhengY,WangS.Short-termloadforecastingofregionalpowergridbasedoncombinedimprovedgreymodel[J].PowerSystemTechnology,2014,38(6):1739-1746.[3]LinW,HuangC,LiuW,etal.Medium-termloadforecastingusingstepwisetimeseriesdecompositionandsupportvectormachineregression[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2011,26(2):953-960.[4]KimH,ChulLeeY,ParkJ,etal.Day-aheadelectricitypriceforecastingusingLSTMrecurrentneuralnetworks[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2017,32(1):715-722.[5]TaoF,PengW,ChenZ.Ahybridmodelforday-aheadelectricitypriceforecas