5、基于深度学习方法的新型电力负荷预测模型

基于深度学习方法的新型电力负荷预测模型

1. 引言

先进技术的主要方面都围绕着电力展开。传统的电力生产和分配系统由于能源损失和效率低下而逐渐过时，主要原因是结构陈旧，同时电力生产过程中还存在自然资源减少和污染问题。为解决这些问题，智能电网应运而生，它可实现电力的监测、优化、分配和消费。

在当前的电力服务中，为满足未来的电力需求，需要对电站进行实时监测，从小时级的短期观测到月级的长期观测。电力负荷预测是一个基于概率的问题，旨在预测随机数据以保障电厂安全。传统的统计方法已被广泛应用，但短期负荷预测仍是电力网络运行和输送中的严峻问题。因此，有必要引入深度学习智能系统来实现高效、经济的负荷监测，优化能源节约并减少排放。

1.1 电力负荷的影响因素

电力负荷受多种因素影响，主要包括气候、时间和随机因素：
- 气候 ：是电力预测的重要影响因素。通常，负荷支付模型的建立和测试会考虑实际的降雨读数，天气预测在短期负荷预测中起着关键作用。在高湿度气候下，冷却设备的使用会增加，从而影响支撑负荷。
- 时间因素 ：电力负荷波动与工作时间密切相关。非工作日的电力负荷通常低于工作日，日常和每周的电力负荷模式具有一定的规律性，而季节性问题则会影响长期的电力负荷变化。
- 随机因素 ：包括未计划的负荷需求和员工缺勤等，这些因素会使负荷预测变得困难。短期负荷预测（STLF）在智能能源管理系统中越来越重要，它可以提供最新的天气预测信息、新的负荷预测策略和电力系统的随机行为。

2. 材料与方法

2.1 材