人工智能在电力调度优化中的应用

随着电力系统的快速发展,电力调度面临日益复杂的挑战。人工智能技术的引入为电力调度优化提供了新的解决方案。本文概述了电力调度的背景和功能,探讨了人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用,包括专家系统、可视化技术和人工神经网络等。本文也分析了人工智能技术在电力系统优化中面临的挑战,并提出了相应的展望和建议。

基于时段敏感权重组合的LightGBM和LSTM冷负荷预测方法

冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处理,分别按照LightGBM模型和LSTM网络的输入格式进行输入训练;其次,对验证集上的评估结果进行超参数调整,再将验证集划分为不同时段,使用最优化算法获得各时段最优的组合权重;最后,使用实际冷负荷数据进行算例分析。结果表明,所提方法能在不同时段有效利用2种模型的优点,具有较高的预测精度。