电力系统中基于深度学习的电力负荷预测方法探究

电力负荷预测是电力系统运行和规划中的一个重要任务,对于实现系统的经济有效运行以及防止电力供需失衡具有重要的实际意义。本文以通过深度学习技术对电力系统负荷进行预测为主要研究内容,旨在通过建立和优化深度学习模型,提高电力负荷预测的精度和实用价值。具体的研究方式为:首先,分析了电力负荷数据的特性和相关影响因素;其次,基于深度学习的神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),构建预测模型并对模型进行训练和优化。研究结果显示:相比传统的统计学方法以及其他机器学习方法,所建立的基于深度学习的模型具有较高的预测精度和泛化能力,可有效改善电力系统的运行效率。此外,本研究还对模型进行了实际验证,验证结果表明,基于深度学习的电力负荷预测模型能够准确预测实际电力系统中的负荷变化趋势,具有良好的工程应用价值。此研究不仅丰富了电力负荷预测方法与理论,也为电力系统的智能化运行与管理提供了新的参考与工具。