23、智能电力与能源系统预测模型及教育需求探讨

智能电力与能源系统预测模型及教育需求探讨

在当今能源领域，准确预测能源需求和生产，以及培养适应智能能源系统复杂性的专业人才至关重要。本文将深入探讨能源预测的多种模型，并分析智能能源系统教育的现状与需求。

1. 能源预测评估指标

在能源预测中，有三个重要的评估指标，分别是平均绝对百分比误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。它们的计算公式如下：
- 平均绝对百分比误差（MAPE） ：
[MAPE(\%) = 100 \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n} \left| \frac{A_t - F_t}{A_t} \right|]
- 平均绝对误差（MAE） ：
[MAE = \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n} |A_t - F_t|]
- 均方根误差（RMSE） ：
[RMSE = \sqrt{\frac{\sum_{t=1}^{n} (A_t - F_t)^2}{n}}]
其中，(A_t) 代表预测值，(F_t) 代表观测值。此外，在动态预测系统中，算法执行速度很关键，因此还需测量计算时间。为确保评估结果准确，每个预测方法都执行了六次，并取平均值，以减少偶然事件的影响。

2. 能源需求预测模型分析

• ARIMA 模型 ：它是唯一的自回归方法，在大数据集时保持较高准确性，但在小数据集和短预测期时，由于依赖过去值进行回归，可能因过去值不足而影响预测能力。不过，它响应速度快，