杨雷,罗雪红,韩鹍,张启立,郭鹏,李晓飞.基于人工智能算法的电力系统负荷预测研究综述[J].电工技术,2024(12):57-60
基于人工智能算法的电力系统负荷预测研究综述
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.12.018
中文关键词:  电力系统负荷预测  传统机器学习  深度学习  组合模型
英文关键词:
基金项目:
作者单位
杨雷 国网渭南供电公司 
罗雪红 国网渭南供电公司 
韩鹍 国网渭南供电公司 
张启立 北京国电通网络技术有限公司 
郭鹏 北京国电通网络技术有限公司 
李晓飞 北京国电通网络技术有限公司 
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中文摘要:
      在能源互联网大环境下，风光等新能源发电的大量并网带来的间歇性问题影响了电力系统的稳定运行。传统的电力负荷预测方法对于该情况下的动态负荷精度已无法保证，而基于人工智能算法的预测方法得到了广泛的应用。对此，首先介绍了电力系统负荷预测方法的分类和必要性，并将基于人工智能算法的电力系统负荷预测分为基于传统机器学习、基于深度学习、基于组合模型3种方法展开综述，最后对电力负荷预测领域的未来发展进行了展望和总结。
英文摘要:
      
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