深度学习驱动的电力负荷预测：大数据与人工神经网络的应用

电力大数据下的短期电力负荷预测是一篇深入探讨了在当前电力产业发展背景下，如何利用大数据和人工智能技术提升电力负荷预测精度的重要论文。作者李重春等人，来自呼和浩特供电局，针对中国快速发展的电力需求和日益复杂的负荷特性，提出了将最新的人工神经网络算法与实际电网数据相结合的研究方法。 文章强调了电力负荷预测在电力系统运行管理中的关键作用，它关乎电网的安全稳定，以及实时调度和资源分配。精确的负荷预测不仅有助于优化发电和用电的调度计划，降低电能供应风险，还能实现社会和经济效益的最大化。在过去的几十年里，电力负荷预测经历了从基础理论研究到实际应用的转变，特别是在20世纪70年代末，预测理论逐渐成为一个综合性的研究学科，其在电力系统中的影响力日益增强。 人工神经网络因其强大的泛化能力和学习能力，已经成为电力负荷预测领域的主流算法。随着深度学习技术的兴起，研究人员利用这些新型算法来解决电力负荷预测中的复杂问题，尤其是对于受日期、天气、气候、市场等多种因素影响的短期负荷预测，深度学习的非线性建模能力展现了巨大潜力。 本文的核心内容包括以下几个方面： 1. **电力负荷预测的重要性**：强调准确预测对电网运行的经济性、可靠性和电能质量的保障作用，以及在供需平衡控制中的关键地位。 2. **大数据与负荷预测的融合**：介绍大数据在收集、处理和分析电力系统负荷数据中的作用，以及如何通过大数据提升预测的精度。 3. **人工神经网络的应用**：详细介绍人工神经网络在电力负荷预测中的应用，以及其在处理复杂因素影响下的优势。 4. **深度学习的发展**：阐述深度学习技术如何推动电力负荷预测研究的前沿进展，尤其是在短时段预测中的创新应用。 综上，这篇文章提供了电力大数据时代下，如何通过人工智能特别是深度学习技术改进电力负荷预测的具体策略和方法，为电力行业的未来规划和运营提供了有价值的参考。