摘要
智能电网的发展为电力系统的负荷预测提供了新的机遇和挑战。深度学习技术作为一种强大的数据分析工具，已在各个领域展现出广泛的应用前景。本文以智能电网中基于深度学习的负荷预测为研究对象，探讨了深度学习技术在负荷预测中的应用方法和挑战。首先，介绍了智能电网的概念和特点，以及负荷预测的重要性和挑战。然后，对深度学习技术进行了概述，包括机器学习与深度学习的区别、常用的深度学习模型以及深度学习在时间序列分析中的应用。接着，详细讨论了深度学习在负荷预测中的应用，包括数据预处理与特征工程、深度学习模型的选择与构建以及训练、验证与测试流程。在智能电网中基于深度学习的负荷预测挑战方面，重点分析了数据质量和可用性问题、计算资源与成本以及模型解释性和泛化能力。最后，给出了智能电网中基于深度学习的负荷预测建议，包括增强学习与自适应预测模型、多源数据融合与协同预测以及模型压缩与轻量化。本文对智能电网中基于深度学习的负荷预测进行了综述和分析，为相关研究提供了参考和指导。
关键词：智能电网；负荷预测；深度学习
摘要 1
引言 3
1智能电网和电力系统的负荷预测 3
1.1智能电网的含义和特征 3
1.2电力系统负荷预报的重要意义 3
1.3电力市场容量预测面临的问题和要求 4
2深度学习方法综述 4
2.1深度学习和机器学习的不同之处 4
2.2通用深度网络建模 5
2.3基于深度学习的时序分析 5
3基于深度学习的电力系统负荷预测 6
3.1资料预处理和特性工程 6
3.2深度神经网络的选取和构造 6
3.3培训，确认和测试过程 6
4深度神经网络在智能电网中的应用 7
4.1Data Quality与可用性的问题 7
4.2对资源和费用的核算 7
4.3模型的解释与推广 8
5深度神经网络在智能电网中的应用 8
5.1增强型学习和适应性预报模式 8
5.2多源信息的融合及联合预报 9
5.3模型的压缩和轻量化 9
结 论 10
参考文献 12
智能电网的发展为电力系统的负荷预测提供了新的机遇和挑战。深度学习技术作为一种强大的数据分析工具，已在各个领域展现出广泛的应用前景。本文以智能电网中基于深度学习的负荷预测为研究对象，探讨了深度学习技术在负荷预测中的应用方法和挑战。首先，介绍了智能电网的概念和特点，以及负荷预测的重要性和挑战。然后，对深度学习技术进行了概述，包括机器学习与深度学习的区别、常用的深度学习模型以及深度学习在时间序列分析中的应用。接着，详细讨论了深度学习在负荷预测中的应用，包括数据预处理与特征工程、深度学习模型的选择与构建以及训练、验证与测试流程。在智能电网中基于深度学习的负荷预测挑战方面，重点分析了数据质量和可用性问题、计算资源与成本以及模型解释性和泛化能力。最后，给出了智能电网中基于深度学习的负荷预测建议，包括增强学习与自适应预测模型、多源数据融合与协同预测以及模型压缩与轻量化。本文对智能电网中基于深度学习的负荷预测进行了综述和分析，为相关研究提供了参考和指导。
关键词：智能电网；负荷预测；深度学习
摘要 1
引言 3
1智能电网和电力系统的负荷预测 3
1.1智能电网的含义和特征 3
1.2电力系统负荷预报的重要意义 3
1.3电力市场容量预测面临的问题和要求 4
2深度学习方法综述 4
2.1深度学习和机器学习的不同之处 4
2.2通用深度网络建模 5
2.3基于深度学习的时序分析 5
3基于深度学习的电力系统负荷预测 6
3.1资料预处理和特性工程 6
3.2深度神经网络的选取和构造 6
3.3培训，确认和测试过程 6
4深度神经网络在智能电网中的应用 7
4.1Data Quality与可用性的问题 7
4.2对资源和费用的核算 7
4.3模型的解释与推广 8
5深度神经网络在智能电网中的应用 8
5.1增强型学习和适应性预报模式 8
5.2多源信息的融合及联合预报 9
5.3模型的压缩和轻量化 9
结 论 10
参考文献 12
