13、基于双流TBATS-CNN-LSTM架构的电力需求预测

基于双流TBATS-CNN-LSTM架构的电力需求预测

1 引言

在现代社会，电力已成为日常生活的核心部分，任何国家的经济增长都与电力基础设施、电网和电力供应密切相关。全球住宅和商业能源需求大幅增加，同时，近年来电价波动，电力供应也难以满足全球需求。准确的电力负荷预测对电力行业的规划过程至关重要，它有助于提高能源生产效率、降低成本，并满足不断增长的电力需求。

目前，能源供需的不确定性会导致电网不稳定，如电力浪涌和频率波动。为应对这些问题，现代技术和方法，如小型储能系统和需求响应计划受到越来越多的关注，但这些方法成本高昂且仍需改进。系统运营商通常通过定义一定的能源储备来调整系统频率，但这可能会增加系统运营成本和能源价格。因此，准确的预测对于优化这些工具和整个系统的性能至关重要。

2 研究背景与现状

近年来，许多研究致力于估计未来的住宅和商业电力需求，以帮助电力生产者、分销商和供应商进行有效的规划和能源节约推广。过去，大多数预测模型基于统计方法，如线性回归、普通最小二乘法和逐步回归等，但随着电力系统的复杂性增加，这些简单模型难以处理多变量之间的未知关系。近年来，计算方法的应用得到了推动，先进的计算方法结合统计模型可以减少计算时间并提高预测性能。

在电力需求预测领域，统计方法和机器学习方法是主要的技术手段，而结合两者的混合方法正逐渐受到关注。例如，TBATS模型在处理具有多个季节性模式的时间序列方面表现出较高的准确性；CNN和LSTM等人工智能方法在模拟电力需求的非线性和非平稳时间序列方面具有潜力，但也存在一定的局限性。

3 研究方法

3.1 数据来源与处理

本研究使用了20