【摘 要】
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2020年以来国家电力形势十分紧张，随着国家“碳达峰”“碳中和”目标的提出，绿色低碳环保发展经济体系的逐步建立，若能准确地预测出未来的电力负荷情况，并据此进行电力调度与调控，便能够达到节能减排的目的。目前，基于统计方法和人工智能方法进行电力负荷预测还存在着诸多问题。该文基于深度学习-长短期神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）建立电力负荷预测模型，提高电力负荷预测的准确
【基金项目】
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国家级大学生创新创业计划资助项目（S202110145152）； 中央高校基本科研业务专项资金资助（N2124001）；
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2020年以来国家电力形势十分紧张，随着国家“碳达峰”“碳中和”目标的提出，绿色低碳环保发展经济体系的逐步建立，若能准确地预测出未来的电力负荷情况，并据此进行电力调度与调控，便能够达到节能减排的目的。目前，基于统计方法和人工智能方法进行电力负荷预测还存在着诸多问题。该文基于深度学习-长短期神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）建立电力负荷预测模型，提高电力负荷预测的准确性和稳定性。该文可以为电场提供未来一段时间内负荷的需求情况，对地区电能管理部门制定发展规划、有效管理负荷具有重要的应用价值，对响应国家节能减排政策意义重大。
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