
info@juzhikan.asia
山西地方电力有限公司石楼分公司,山西省吕梁市,033000;
摘要:基于人工智能的智能电力系统,对于提升电力系统运行效率和实现电网调度的优化具有重要作用。随着智能电网建设的不断推进,智能调度面临着更高的要求。文章以负荷预测为切入点,通过对当前电力系统负荷特性的分析,指出了当前电力系统负荷预测中存在的主要问题。结合机器学习、深度学习、集成学习等先进算法,在模型结构优化、参数调优方面提出了相应的方法。通过仿真和实际数据分析,证明了所提方法能够提升预测精度,为电力系统智能调度提供有力支撑。最后,文章基于负荷预测结果提出了电网调度的优化方案,并对该方案的有效性进行了验证。
关键词:电力系统;负荷预测模型优化;电网调度;合理性提升
参考文献
[1]马艺铭.基于EMD和粒子群算法优化BiLSTM模型的电力系统负荷短期预测[J].电气应用,2025,44(09):37-43.
[2]闫金龙.计及风功率波动和灵活性资源的新型电力系统优化调度[J].电气应用,2025,44(05):30-40.
[3]何洋洋.基于权重分配的电力短期负荷分布预测方法研究[J].仪器仪表用户,2024,31(10):44-46+49.
[4]郑晓坤.基于改进BP神经网络的辽阳地区电力负荷短期预测方法研究[D].沈阳农业大学,2022.
[5]胡新文.基于灰色模型的电力系统长期负荷预测优化研究[J].黑龙江科学,2020,11(14):18-19.