深度学习驱动的潍坊地区配电网负荷预测研究

"这篇文献综述探讨了基于深度学习神经网络的配电网负荷预测研究，主要关注潍坊地区的电力负荷预测。负荷预测对于电力系统的规划、运营和安全管理至关重要，尤其在经济快速发展和各地区需求变化的背景下。文章介绍了负荷预测的分类，包括定量和定性预测技术，以及具体的预测模型和算法。同时，它还强调了负荷预测精度对于保障电网安全经济运行的重要性。文献综述详细阐述了电力负荷的定义，分为不同类型，并概述了负荷预测的步骤，如确定预测目标、数据收集和处理。此外，它还预告了将针对潍坊地区的特殊情况进行更精确的预测模型构建，以促进地区经济发展和电力供需平衡。" 这篇文献综述聚焦于电力规划中的一个重要环节——负荷预测，尤其是利用深度学习神经网络技术在潍坊地区的应用。负荷预测是供电企业进行电网建设和运营的基础，其精度直接影响电网的安全稳定运行。国内外对短期负荷预测的研究有定量和定性两种方法，其中定量方法涵盖了经典、传统和智能预测技术。智能方法，如深度学习神经网络，因其强大的模式识别能力，在处理复杂数据和非线性关系时表现出优势。 深度学习神经网络是一种机器学习算法，模仿人脑神经元结构进行学习和预测。在负荷预测中，它可以通过学习历史负荷数据和各种影响因素（如经济、气候和社会活动）的关系，建立预测模型。这种模型可以捕捉到数据中的复杂模式，从而提高预测的准确性。 文献综述还详细介绍了电力负荷的概念，包括如何定义负荷，以及如何根据行业类型进行分类。负荷预测过程涉及明确预测目标、收集历史数据和进行数据预处理。在实际操作中，这些步骤对于构建有效的预测模型至关重要。对于潍坊地区，由于其独特的电力负荷特点和需求，研究将致力于开发更贴合当地情况的预测模型，以提供更精确的用电需求预测，为电网规划和管理提供有力支持。 这篇文献综述旨在全面分析现有负荷预测技术和方法，特别是在深度学习神经网络的应用，以提升地区电网负荷预测的精确性，从而促进电力系统的优化和地方经济发展。通过这种方法，可以更好地应对电力需求的变化，确保电网的供需平衡，保障居民和企业的电力供应。