基于深度学习的电能配用优化算法在智能电网中的应用研究

随着国内电网规模不断扩大,借助前沿通信技术,智能电网得以实现对电力资源的实时监测,进而提升设备使用效率。为深化电能配用的智能化程度,加入深度学习技术,特别是长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,旨在捕捉电力需求数据中潜藏的长期依赖关系,并精准预测未来电力需求走势。在高性能计算环境支持下,利用TensorFlow和Keras框架深入剖析海量的历史电力需求数据。为确保数据质量,对原始数据进行严格的预处理工作,构建适用于深度学习模型的高质量数据集。随后,按照科学的比例将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,以便对深度学习模型进行训练和优化。实验结果表明,LSTM网络在测试集上的预测误差低至0.028,预测精度高达95.4%,与传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型相比表现更为优越。该方法有助于提升电力系统的运行效率,为智能电网的进一步发展提供有力支撑。