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新能源电力系统中的短期电力负荷数据

预测与调度策略研究

摘要：随着新能源电力系统的迅速发展，短期电力负荷数据预测与调度策略

的研究变得尤为重要。本文针对新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调

度策略展开研究，通过对负荷数据的预测，能够有效提高电力系统的稳定性和可

靠性。对短期电力负荷数据预测的方法进行了综述，包括传统的时间序列分析方

法和基于机器学习的预测方法。然后，结合新能源电力系统的特点，提出了一种

基于深度学习的电力负荷数据预测模型。该模型能够利用历史负荷数据和天气数

据，实现准确的负荷预测。接着，针对负荷预测结果，提出了一种基于优化算法

的电力调度策略。通过优化发电机组的出力和能源存储系统的充放电策略，能够

实现对电力系统的有效调度，提高新能源的利用率和电力系统的性能。

关键词：新能源电力系统；短期电力负荷数据预测；调度策略；深度学习；

优化算法

一、引言

随着全球对可再生能源的需求增加，新能源电力系统在能源领域的地位日益

重要。然而，新能源的不确定性和波动性给电力系统的运行带来了新的挑战。为

了保证电力系统的稳定性和可靠性，短期电力负荷数据的准确预测和合理调度是

必不可少的。

二、短期电力负荷数据预测方法综述

2.1传统的时间序列分析方法

传统的时间序列分析方法是短期电力负荷数据预测的重要手段之一。这些方

法主要基于历史负荷数据的统计特征和规律，通过时间序列模型进行预测。常见

的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。移动平均法是

一种简单有效的方法，通过计算历史负荷数据的平均值来进行预测。该方法假设

未来的负荷值与过去的负荷值具有相似的趋势和规律。指数平滑法是一种考虑最

近历史数据的加权平均方法。它给予最近观测值更高的权重，较早的观测值权重

逐渐减小。指数平滑法适用于负荷数据具有较强的趋势和季节性变化的情况。

ARIMA（自回归综合移动平均模型）是一种广泛应用的时间序列模型，能够捕捉

负荷数据的趋势、季节性和随机性。ARIMA模型根据历史数据的自相关性和移动

平均性建立模型，通过对模型参数的估计进行负荷预测。

2.2基于机器学习的预测方法

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的预测方法在短期电力负

荷数据预测中得到了广泛应用。这些方法利用历史负荷数据和其他相关特征，通

过训练模型来进行负荷预测。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策

树等。这些算法可以根据历史数据中的模式和规律，自动学习负荷数据的非线性

关系。支持向量机是一种有效的分类和回归方法，通过构建高维特征空间和寻找

最优超平面来进行预测。在短期负荷预测中，支持向量机可以根据历史数据的特

征和负荷之间的关系进行建模和预测。人工神经网络模型模拟人脑神经元的工作

原理，通过构建多层神经网络结构进行负荷预测。通过调整网络的连接权重和阈

值，人工神经网络可以自适应地学习负荷数据的非线性关系。决策树是一种基于

数据特征进行决策的方法。在负荷预测中，决策树可以根据历史数据的特征进行

分割和判断，从而实现对未来负荷的预测。

三、基于深度学习的电力负荷数据预测模型

3.1新能源电力系统的特点

新能源电力系统与传统电力系统相比具有一些独特的特点。首先，新能源电

力系统中的能源来源多样化，包括太阳能、风能、水能等。这些能源的产生具有

不确定性和波动性，导致电力负荷的不稳定性。其次，新能源电力系统中普遍采

用分布式发电，存在多个小型发电站点。这样的分布式结构增加了电力负荷的复

杂性和难度。此外，新能源电力系统注重可持续发展和环境友好，对能源的有效

利用和降低排放有更高的要求。

3.2深度学习在负荷数据预测中的应用

深度学习作为一种强大的机器学习技术，在负荷数据预测中得到了广泛应用。

深度学习模型能够通过建立多层神经网络结构，自动学习负荷数据中的复杂非线

性关系和隐含模式。对于新能源电力系统的负荷数据预测，深度学习模型能够更

好地适应数据的不确定性和波动性。深度学习模型中常用的算法包括循环神经网

络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。RNN模型能够处

理序列数据的建模和预测，适用于时间序列数据的预测问题。LSTM是RNN的一种

变体，通过引入记忆单元和遗忘门等机制，能够更好地捕捉序列数据中的长期依

赖关系。CNN主要用于处理图像数据，但在负荷数据的时间特性中，也可以应用

于一维卷积