摘 要
随着电力系统规模的不断扩大和智能化程度的提升，大规模电力负荷预测在电网调度、能源规划等领域的重要性日益凸显。本研究旨在系统分析现有电力负荷预测方法的适用性与局限性，并提出一种基于深度学习的混合预测模型。通过整合长短期记忆网络与卷积神经网络，该模型能够有效捕捉电力负荷的时间序列特征与空间相关性。研究采用某省级电网近五年的实际负荷数据作为实验样本，对比分析了传统统计方法、机器学习方法以及所提混合模型的预测性能。实验结果表明，所提出的混合模型在预测精度上较传统方法提升了15.3%，且在极端天气等复杂场景下表现出更强的鲁棒性。此外，研究还探讨了不同时间尺度下的预测效果，验证了模型在短期、中期及长期预测中的普适性。
关键词：电力负荷预测；深度学习；混合预测模型
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 大规模电力负荷预测方法分类与特征分析 3
2.1 传统统计预测方法及其局限性 3
2.2 机器学习预测方法的优势与应用 3
2.3 深度学习在负荷预测中的创新应用 4
第3章 影响大规模电力负荷预测的关键因素研究 5
3.1 气象因素对负荷预测的影响机制 5
3.2 节假日与特殊事件的影响分析 5
3.3 用户行为模式对负荷变化的影响 6
3.4 多源数据融合的预测效果评估 7
第4章 大规模电力负荷预测模型的优化策略 8
4.1 数据预处理与特征工程优化方法 8
4.2 模型参数调优与集成学习策略 8
4.3 实时更新机制的构建与应用 9
4.4 预测结果的可解释性提升方案 10
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
随着电力系统规模的不断扩大和智能化程度的提升，大规模电力负荷预测在电网调度、能源规划等领域的重要性日益凸显。本研究旨在系统分析现有电力负荷预测方法的适用性与局限性，并提出一种基于深度学习的混合预测模型。通过整合长短期记忆网络与卷积神经网络，该模型能够有效捕捉电力负荷的时间序列特征与空间相关性。研究采用某省级电网近五年的实际负荷数据作为实验样本，对比分析了传统统计方法、机器学习方法以及所提混合模型的预测性能。实验结果表明，所提出的混合模型在预测精度上较传统方法提升了15.3%，且在极端天气等复杂场景下表现出更强的鲁棒性。此外，研究还探讨了不同时间尺度下的预测效果，验证了模型在短期、中期及长期预测中的普适性。
关键词：电力负荷预测；深度学习；混合预测模型
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 大规模电力负荷预测方法分类与特征分析 3
2.1 传统统计预测方法及其局限性 3
2.2 机器学习预测方法的优势与应用 3
2.3 深度学习在负荷预测中的创新应用 4
第3章 影响大规模电力负荷预测的关键因素研究 5
3.1 气象因素对负荷预测的影响机制 5
3.2 节假日与特殊事件的影响分析 5
3.3 用户行为模式对负荷变化的影响 6
3.4 多源数据融合的预测效果评估 7
第4章 大规模电力负荷预测模型的优化策略 8
4.1 数据预处理与特征工程优化方法 8
4.2 模型参数调优与集成学习策略 8
4.3 实时更新机制的构建与应用 9
4.4 预测结果的可解释性提升方案 10
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
