10、电力需求响应资源使用预测模型与恶意代码AI分析技术研究

电力需求响应资源使用预测模型与恶意代码AI分析技术研究

1. 电力需求响应资源使用预测模型研究

1.1 研究背景与相关研究

在电力需求预测领域，已有众多学者开展了相关研究。Kim等人基于RNN - LSTM模型，在考虑假期信息的电力需求预测研究中，对假期的电力需求展现出了较高的预测性能。国外也有诸多研究案例，如Sozen等人使用人工神经网络模型对韩国的能源需求进行预测；Pao通过比较和评估多种混合模型在电力和石油消耗预测中的表现，发现WARCH - 人工神经网络模型效果最佳；Garcia - Ascanio等人通过西班牙的月度电力消耗预测，表明内部多层感知器（iMLP）模型比向量自回归（VAR）模型更合适。

1.2 研究模型概述

研究方法的整体流程如下：

graph LR
    A[实时聚合实际用电数据（1分钟为单位）] --> B[通过LSTM和ARIMA预测模型生成1分钟预测数据]
    B --> C[使用MAPE、RMSE和MAE指标评估两个预测模型的预测准确性]
    C --> D[比较人工神经网络模型和传统统计时间序列模型的预测准确性]

实际用电数据以1分钟为单位实时聚合，然后通过LSTM和ARIMA预测模型定期生成1分钟的预测数据。为评估这两个预测模型的准确性，使用了平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）指标。本研究旨在比较人工神经网络模型和传统统计时间序列模型的预测准确性。

1.3 数据特征分析

数据是通过专