26年WP电气工程及其自动化 基于大数据的多类负荷预测研究9.33-AI7.74(38587字).docx

哈尔滨理工大学学士学位论文- I -基于大数据的多类负荷预测研究摘 要我国持续推动“双碳”目标，并加快进行智能电网建设，分布式新能源的大规模接入、电动汽车的快速普及和需求侧响应方式的改进，使电力负荷的波动性和随机性得到增强，给负荷预测的精度和时效性带来了新的挑战。以前的电力负荷预测方法大多使用单一模型直接预测总负荷，忽略了各种负荷在用电行为、影响因素和变化规律上的主要区别，不能适应日益复杂的电力系统运行环境。在此背景下，本文设计了一个依靠大数据推动分类能力的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）来预测电力负荷的模型。...