基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法

基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法一、本文概述隨著能源市場的不斷發(fā)展和智能化電網(wǎng)的深入推進(jìn)，短期電力負(fù)荷預(yù)測在電力系統(tǒng)中扮演著越來越重要的角色。準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測不僅有助于電力公司的運營調(diào)度，提高能源利用效率，還有助于降低運營成本，優(yōu)化資源配置。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的方法在短期電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域取得了顯著的成果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和門控循環(huán)單元（GRU）是兩種常用的深度學(xué)習(xí)模型。本文提出了一種基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，旨在進(jìn)一步提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性。本文首先介紹了短期電力負(fù)荷預(yù)測的背景和意義，分析了當(dāng)前研究的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。接著，詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元的基本原理和特性，并探討了它們在短期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于注意力機制的CNNGRU模型，該模型結(jié)合了CNN在特征提取方面的優(yōu)勢和GRU在處理時間序列數(shù)據(jù)時的長處，同時引入了注意力機制，以更好地捕捉關(guān)鍵特征，提高預(yù)測精度。本文還詳細(xì)闡述了模型的構(gòu)建過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等步驟。通過對比實驗和性能分析，驗證了本文提出的基于注意力機制的CNNGRU模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測中的有效性和優(yōu)越性。本文總結(jié)了研究成果，展望了未來的研究方向和應(yīng)用前景。通過本文的研究，我們期望為短期電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域提供一種新的有效方法，為電力系統(tǒng)的智能化和可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。二、理論基礎(chǔ)短期電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運行和規(guī)劃中的關(guān)鍵任務(wù)，其準(zhǔn)確性直接影響到電力系統(tǒng)的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性。近年來，深度學(xué)習(xí)在時間序列預(yù)測領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如門控循環(huán)單元（GRU）等，已被廣泛應(yīng)用于處理此類問題。本文提出的基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，融合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和GRU的優(yōu)勢，并引入了注意力機制，以提高預(yù)測精度。CNN是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，其通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上進(jìn)行卷積操作，以捕捉局部特征。在短期電力負(fù)荷預(yù)測中，CNN可以用于提取時間序列數(shù)據(jù)的局部特征，如負(fù)荷的周期性、趨勢性等。GRU是RNN的一種變體，通過引入門控機制來解決傳統(tǒng)RNN在處理長序列時可能出現(xiàn)的梯度消失或梯度爆炸問題。GRU具有較少的參數(shù)，且計算效率高，適用于處理時間序列數(shù)據(jù)。在短期電力負(fù)荷預(yù)測中，GRU能夠捕捉負(fù)荷序列的時間依賴性，從而提高預(yù)測精度。注意力機制是一種模擬人類視覺注意力機制的技術(shù)，其核心思想是將有限的計算資源分配給更重要的信息。在短期電力負(fù)荷預(yù)測中，引入注意力機制可以幫助模型更好地關(guān)注對預(yù)測結(jié)果影響較大的歷史數(shù)據(jù)，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。本文提出的基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，通過結(jié)合CNN、GRU和注意力機制的優(yōu)勢，旨在實現(xiàn)更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的電力負(fù)荷預(yù)測。具體實現(xiàn)上，首先利用CNN提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，然后將特征輸入到GRU中捕捉時間依賴性，最后通過注意力機制對GRU的輸出進(jìn)行加權(quán)，得到最終的預(yù)測結(jié)果。這種方法在理論上具有較高的可行性和有效性，為短期電力負(fù)荷預(yù)測提供了一種新的解決方案。三、方法設(shè)計本文提出了一種基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法。該方法結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和門控循環(huán)單元（GRU）的優(yōu)勢，并通過引入注意力機制來進(jìn)一步提高預(yù)測精度。我們使用CNN來提取電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的空間特征。CNN具有強大的特征提取能力，可以通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)有效地捕捉數(shù)據(jù)的局部特征。在本方法中，我們將電力負(fù)荷數(shù)據(jù)作為二維圖像進(jìn)行處理，每個像素點代表一個時間點的負(fù)荷值。通過訓(xùn)練CNN模型，我們可以學(xué)習(xí)到負(fù)荷數(shù)據(jù)中的空間依賴關(guān)系，并提取出對預(yù)測有用的特征。我們將CNN提取的特征輸入到GRU中進(jìn)行序列建模。GRU是一種門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體，具有更好的序列建模能力和抗梯度消失問題的能力。通過GRU的循環(huán)結(jié)構(gòu)，我們可以捕捉到電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的時間依賴關(guān)系，并建立起一個有效的預(yù)測模型。為了提高預(yù)測精度，我們引入了注意力機制。注意力機制可以賦予不同的輸入特征以不同的權(quán)重，從而突出重要的特征信息，抑制次要信息。在本方法中，我們設(shè)計了一個注意力模塊，用于對CNN提取的特征進(jìn)行加權(quán)處理。具體來說，我們通過計算每個特征的重要性得分，并將其作為權(quán)重與特征相乘，從而得到加權(quán)后的特征表示。這種加權(quán)處理可以使模型更加關(guān)注對預(yù)測有重要影響的特征，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。我們將加權(quán)后的特征輸入到全連接層進(jìn)行預(yù)測。全連接層可以對特征進(jìn)行線性組合，并輸出最終的預(yù)測結(jié)果。通過優(yōu)化模型的參數(shù)，我們可以使預(yù)測結(jié)果更加接近真實值，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確的短期電力負(fù)荷預(yù)測。本文提出的基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法通過結(jié)合CNN和GRU的優(yōu)勢，并引入注意力機制，實現(xiàn)了對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的有效建模和準(zhǔn)確預(yù)測。該方法不僅能夠捕捉到負(fù)荷數(shù)據(jù)的空間和時間依賴關(guān)系，還能夠突出重要的特征信息，提高預(yù)測精度。四、實驗與分析實驗采用了某地區(qū)電網(wǎng)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集包含了過去三年的每日電力負(fù)荷記錄，數(shù)據(jù)采樣間隔為15分鐘。在預(yù)處理階段，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，以消除量綱對預(yù)測結(jié)果的影響。還采用了滑動窗口技術(shù)，將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合模型訓(xùn)練的序列形式。為了全面評估模型的性能，我們采用了多種評價指標(biāo)，包括平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）。實驗中，我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，測試集用于模型的性能評估。為了驗證所提方法的有效性，我們選擇了以下幾種經(jīng)典的預(yù)測方法作為對比：ARIMA：一種基于時間序列分析的預(yù)測方法，常用于短期電力負(fù)荷預(yù)測。LSTM：一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法，能夠處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。CNN：一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法，擅長處理圖像和序列數(shù)據(jù)中的局部特征。實驗結(jié)果如表1所示。從表中可以看出，基于注意力機制的CNNGRU方法在MAE、RMSE和MAPE三個評價指標(biāo)上均優(yōu)于其他對比方法。具體來說，相比于ARIMA方法，所提方法在MAE上降低了，在RMSE上降低了，在MAPE上降低了相比于LSTM方法，所提方法在MAE上降低了，在RMSE上降低了，在MAPE上降低了相比于CNN方法，所提方法在MAE上降低了，在RMSE上降低了，在MAPE上降低了。圖1展示了各種方法的預(yù)測結(jié)果與實際負(fù)荷值的對比。從圖中可以看出，基于注意力機制的CNNGRU方法能夠更好地擬合實際負(fù)荷數(shù)據(jù)的趨勢和波動，預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。為了進(jìn)一步分析所提方法的有效性，我們對注意力機制的作用進(jìn)行了可視化。圖2展示了注意力權(quán)重隨時間的變化情況。從圖中可以看出，注意力機制能夠自動學(xué)習(xí)到不同時間步長對預(yù)測結(jié)果的重要性，并在訓(xùn)練過程中逐漸調(diào)整權(quán)重。這有助于模型更好地捕捉歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，提高預(yù)測精度?；谧⒁饬C制的CNNGRU方法在短期電力負(fù)荷預(yù)測中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。通過引入注意力機制，模型能夠自動學(xué)習(xí)到不同時間步長對預(yù)測結(jié)果的重要性，提高了預(yù)測精度。通過與多種經(jīng)典預(yù)測方法的比較，驗證了所提方法的有效性。五、結(jié)論與展望本文研究了基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，并詳細(xì)描述了模型的構(gòu)建過程、實驗驗證以及結(jié)果分析。通過大量的實驗數(shù)據(jù)驗證，該方法能夠有效地提高電力負(fù)荷預(yù)測的精度，具有一定的實際應(yīng)用價值。結(jié)論部分，本研究在電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域提出了一種新的深度學(xué)習(xí)方法，即基于注意力機制的CNNGRU模型。該模型結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元的優(yōu)點，通過引入注意力機制，進(jìn)一步提升了模型的預(yù)測性能。在多個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)測方法。展望部分，未來的研究可以從以下幾個方面展開：進(jìn)一步優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高預(yù)測精度和計算效率嘗試將更多的外部影響因素納入模型，如天氣、節(jié)假日等，以提高模型的泛化能力將該方法應(yīng)用于其他領(lǐng)域的時間序列預(yù)測問題，如交通流量預(yù)測、股票價格預(yù)測等，以驗證其通用性和實用性?；谧⒁饬C制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法為電力負(fù)荷預(yù)測提供了新的思路和方法，具有重要的理論價值和實際應(yīng)用前景。未來的研究將致力于進(jìn)一步優(yōu)化和完善該模型，推動其在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。參考資料：隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，電力系統(tǒng)的負(fù)荷需求不斷增加，預(yù)測電力系統(tǒng)短期負(fù)荷對于保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行具有重要意義。本文將介紹一種基于技術(shù)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷智能化預(yù)測方法。電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是指在一定區(qū)域內(nèi)，根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象條件、節(jié)假日安排等因素，預(yù)測未來一定時間內(nèi)的電力負(fù)荷需求。短期負(fù)荷預(yù)測對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和優(yōu)化調(diào)度具有重要意義，可以提高電力企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益。傳統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測方法往往依賴于經(jīng)驗豐富的專業(yè)人員進(jìn)行人工分析，這種方法存在主觀性強、精度不高等問題。近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法在短期負(fù)荷預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用，為短期負(fù)荷預(yù)測提供了新的解決方案。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷智能化預(yù)測方法。該方法主要分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建和預(yù)測結(jié)果分析三個部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理是短期負(fù)荷預(yù)測的重要環(huán)節(jié)，主要包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和數(shù)據(jù)歸一化等步驟。數(shù)據(jù)清洗主要是去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；特征提取是根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象條件、節(jié)假日安排等因素，提取出與短期負(fù)荷相關(guān)的特征；數(shù)據(jù)歸一化是將特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性。模型構(gòu)建是短期負(fù)荷預(yù)測的核心部分，本文采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行模型構(gòu)建。RNN是一種適合處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉歷史數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系，適用于短期負(fù)荷預(yù)測問題。在模型構(gòu)建過程中，首先需要對RNN進(jìn)行參數(shù)初始化，然后通過反向傳播算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)測精度。預(yù)測結(jié)果分析主要是對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估和優(yōu)化。本文采用均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）作為評估指標(biāo)，通過比較實際負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)測負(fù)荷數(shù)據(jù)的誤差大小，評估模型的預(yù)測精度。同時，可以采用交叉驗證等方法對模型進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型的泛化能力。本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷智能化預(yù)測方法具有以下創(chuàng)新點及亮點：采用深度學(xué)習(xí)中的RNN進(jìn)行模型構(gòu)建，能夠捕捉歷史數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系，提高了預(yù)測精度；數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中采用特征工程和數(shù)據(jù)歸一化等方法，提高了數(shù)據(jù)的可讀性和可比性；預(yù)測結(jié)果分析中采用均方誤差和平均絕對誤差等評估指標(biāo)，對模型預(yù)測精度進(jìn)行客觀評價；本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷智能化預(yù)測方法，該方法能夠提高短期負(fù)荷預(yù)測的精度和效率，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和優(yōu)化調(diào)度提供了有力支持。未來，可以進(jìn)一步研究如何提高模型的泛化能力和魯棒性，以及如何將該方法應(yīng)用到實際生產(chǎn)環(huán)境中。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，電力負(fù)荷預(yù)測逐漸成為電力系統(tǒng)運行管理的重要環(huán)節(jié)。準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測有助于提前做好電力調(diào)度，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，取得了顯著的成果。本文提出了一種基于CVMDTCNBiLSTM的短期電力負(fù)荷預(yù)測模型，并對其進(jìn)行了實驗驗證。CVMDTCNBiLSTM是一種基于深度學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷預(yù)測模型，該模型融合了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和雙向長時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM），并引入了變分自編碼器（VAE）進(jìn)行特征提取，同時采用了注意力機制對時序特征進(jìn)行加權(quán)處理。該模型具有以下優(yōu)點：采用了雙向長時記憶網(wǎng)絡(luò)，能夠更好地捕捉到歷史數(shù)據(jù)中的短期依賴關(guān)系；引入了變分自編碼器進(jìn)行特征提取，能夠有效地提取出隱藏在數(shù)據(jù)中的潛在特征；采用了注意力機制對時序特征進(jìn)行加權(quán)處理，能夠更好地突出重要特征，降低噪聲干擾。為了驗證CVMDTCNBiLSTM模型的預(yù)測效果，我們在某地區(qū)電力公司的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)上進(jìn)行實驗。實驗分為訓(xùn)練集和測試集兩部分，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測試集用于評估模型的預(yù)測效果。具體實驗步驟如下：數(shù)據(jù)預(yù)處理：對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪等預(yù)處理操作，得到可用于訓(xùn)練和測試的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；構(gòu)建CVMDTCNBiLSTM模型：根據(jù)模型結(jié)構(gòu)，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練；模型訓(xùn)練：采用隨機梯度下降（SGD）算法對模型進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整模型參數(shù)，使模型逐漸逼近真實數(shù)據(jù)分布；預(yù)測評估：將測試集數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，得到預(yù)測結(jié)果，并將預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果進(jìn)行比較，計算模型的預(yù)測誤差。實驗結(jié)果表明，CVMDTCNBiLSTM模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與其他傳統(tǒng)預(yù)測方法相比，CVMDTCNBiLSTM模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉到電力負(fù)荷的時序特性和變化趨勢，從而提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。該模型還具有較好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同地區(qū)、不同時間段的電力負(fù)荷預(yù)測任務(wù)。本文提出了一種基于CVMDTCNBiLSTM的短期電力負(fù)荷預(yù)測模型，并對其進(jìn)行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明，該模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠有效地提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。未來，我們將進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型的預(yù)測精度和泛化能力，為電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域提供更為有效的解決方案。在傳統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測方法中，研究者們通常于建立更加復(fù)雜的模型以提高預(yù)測精度。這些方法往往忽略了時間序列數(shù)據(jù)的特性，如時序相關(guān)性、非線性和周期性等。近年來，深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在處理時間序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出強大的能力。為了進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測性能，一些研究者開始嘗試將注意力機制引入深度學(xué)習(xí)模型中，以增強模型對于重要信息的程度。本文提出了一種基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法。該方法結(jié)合了CNN和GRU兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時引入了注意力機制來調(diào)整模型對于歷史數(shù)據(jù)的程度。具體而言，CNN部分用于提取時間序列數(shù)據(jù)的特征，GRU部分用于捕捉時間序列數(shù)據(jù)的時序相關(guān)性，而注意力機制則用于調(diào)整模型對于不同歷史時刻數(shù)據(jù)的程度。這種方法能夠使模型更加靈活地處理復(fù)雜的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)。實驗部分，我們采用了某地區(qū)的實際電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了性能評估。實驗結(jié)果表明，基于注意力機制的CNNGRU模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。與其他傳統(tǒng)預(yù)測方法相比，該方法在預(yù)測精度、穩(wěn)定性和實時性方面均表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。我們還通過參數(shù)敏感性分析探討了模型對于不同參數(shù)的敏感程度，以幫助電力企業(yè)更好地調(diào)整模型參數(shù)來提高預(yù)測精度?？偨Y(jié)來說，本文提出了一種基于注意力機制的CNNGRU短期電力負(fù)荷預(yù)測方法，該方法結(jié)合了CNN、GRU和注意力機制三種技術(shù)的優(yōu)勢，能夠有效處理時間序列數(shù)據(jù)的特性，提高電力負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。實驗結(jié)果表明，該方法在短期電力負(fù)荷預(yù)測方面具有較高的應(yīng)用價值。未來研究方向包括：（1）探索更加復(fù)雜的注意力機制，以更加精細(xì)地調(diào)整模型對于歷史數(shù)據(jù)的程度；（2）研究如何將該方法應(yīng)用于其他類型的能源負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域；（3）考慮將該方法與其他先進(jìn)技術(shù)（如強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等）結(jié)合，以進(jìn)一步提高預(yù)測性能。本文旨在綜述電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)方法和技術(shù)，總結(jié)其研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢及不足，并提出未來的研究方向和問題。關(guān)鍵詞為：電力系統(tǒng)、短期負(fù)荷預(yù)測、方法、技術(shù)。電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是電力行業(yè)的重要環(huán)節(jié)，對于保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行、降低運行成本和提高供電質(zhì)量具有重要意義。短期負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟和穩(wěn)定性。隨著新能源和智能電網(wǎng)的發(fā)展，短期負(fù)荷預(yù)測的研究和應(yīng)用也得到了廣泛。在搜集和整理相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，我們將電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的方法歸納為以下幾類：這種方法主要包括時間序列分析、回歸分析、灰色預(yù)測等。時間序列分析通過對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，建立時間序列模型，預(yù)測未來負(fù)荷。回歸分析則是利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和其他影響因素之間的關(guān)系，建立回歸模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測?；疑A(yù)測