深度学习应用于电力负荷的多特征精细预测

知识点一：深度学习在电力负荷预测中的应用 电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，它的准确度直接影响到电力系统的运行效率和安全性。随着深度学习技术的发展，其在电力负荷预测中的应用也越来越广泛。深度学习模型能够处理大量复杂的数据，能够捕捉到数据中的深层次特征，这对于电力负荷预测来说是一个巨大的优势。 知识点二：电力负荷预测的细粒度划分 电力负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。粗度预测是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。而细度预测则是要考虑电能负荷季节、时间周期的影响因子。这种细粒度的划分有助于提高预测的准确性，使得预测结果更符合实际需求。 知识点三：电力负荷预测的影响因子 在进行城市居民电能负荷粗度预测时，需要考虑的因子包括上一时刻的电能负荷（power），温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）。这些因子的变化都会对电能负荷产生影响，因此在预测模型中需要考虑这些因子。 知识点四：Python在深度学习中的应用 Python是一种广泛用于深度学习的编程语言。其强大的库支持和简洁的语法使得Python成为许多数据科学和深度学习项目的首选语言。在本项目中，Python3.6作为编译语言，用于编写深度学习模型和处理数据。 知识点五：深度学习框架和依赖库 TensorFlow 2.0和Keras是本项目中使用的深度学习框架。这两个框架都拥有强大的社区支持和丰富的文档，使得深度学习模型的开发和部署变得更加容易。此外，项目还依赖于Pandas，Sklearn，Matplotlib，Numpy等库，这些库为数据处理、模型训练和结果可视化提供了强大的支持。 知识点六：电力负荷预测模型的构建和比较 在本项目中，构建了三种不同的电力负荷预测模型。分别是利用上一时刻的电能负荷（power），温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷（power_load_forecasting_V1），利用上一时刻的电能负荷（power）和此刻的温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷（power_load_forecasting_V2），以及利用上一若干时刻的电能负荷（power），温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷的模型。 通过比较这三种模型的准确率，可以选择出最适合的模型。这种模型构建和比较的过程，有助于提高电力负荷预测的准确性，对电力系统的运行具有重要的实际意义。