【摘 要】
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短期电力负荷预测是电力系统规划和运行的重要组成部分,其目的是平衡电力需求和供应,对电力系统安全高效运行具有重要意义。随着社会经济的发展,电力系统的运行愈加复杂,短期电力负荷预测就显得尤为重要。考虑到电力负荷呈现出非线性的特性,对其进行短期预测存在一定的困难,而机器学习方法具有强大的非线性拟合能力,能够满足短期电力负荷预测的需要。因此,本文提出了基于机器学习的短期电力负荷预测方法。论文的主要工作如下
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短期电力负荷预测是电力系统规划和运行的重要组成部分,其目的是平衡电力需求和供应,对电力系统安全高效运行具有重要意义。随着社会经济的发展,电力系统的运行愈加复杂,短期电力负荷预测就显得尤为重要。考虑到电力负荷呈现出非线性的特性,对其进行短期预测存在一定的困难,而机器学习方法具有强大的非线性拟合能力,能够满足短期电力负荷预测的需要。因此,本文提出了基于机器学习的短期电力负荷预测方法。论文的主要工作如下:（1）本文从电力负荷预测的原理入手,分析包括气象和时间等电力负荷影响因素,介绍电力负荷预测数据预处理方法及电力负荷预测误差评价指标,确定电力负荷预测基本流程,为后续短期电力负荷预测分析奠定理论基础。（2）阐述机器学习方法中循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的原理及特点,以某地区电力负荷数据为研究对象,对比分析三种模型的预测效果,验证BiLSTM在负荷预测上的优越性。（3）针对BiLSTM存在参数选择的问题,提出利用改进麻雀搜索算法（SMSSA）对BiLSTM的隐藏层节点数、迭代次数和学习率进行参数寻优,有效提升BiLSTM的预测能力。以某地区电力负荷数据为研究对象,建立基于SMSSA-BiLSTM的短期电力负荷预测模型,对比BiLSTM、SSA-BiLSTM,SMSSA-BiLSTM三种模型,进行仿真分析,验证SMSSA-BiLSTM模型具有更高预测精度。（4）为进一步提升SMSSA-BiLSTM模型的预测精度,考虑聚类分析提取相似日。利用相关性分析提取负荷的主要影响因子,将筛选出的影响因子和负荷数据进行主成分分析降维,再对处理后的新数据集利用K-means聚类方法实现相似日的选择。以某地区的电力负荷数据为研究对象,建立基于聚类分析和SMSSA-BiLSTM的短期电力负荷预测模型,对比加入聚类分析的SMSSA-BiLSTM模型和未加入聚类分析的SMSSA-BiLSTM模型,进行仿真分析,结果表明本文提出的加入聚类分析的SMSSA-BiLSTM模型具有更好的预测效果。
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