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基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)短期日負(fù)荷曲線預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

• 短期電力負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測對發(fā)電容量與輸電方式的合理調(diào)度、確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。本文針對負(fù)荷數(shù)據(jù)基數(shù)大、難提取、負(fù)荷預(yù)測影響因素多等問題，運(yùn)用Mysql數(shù)據(jù)庫和Python爬蟲技術(shù)構(gòu)建了短期負(fù)荷曲線預(yù)測基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，提高了數(shù)據(jù)的存取效率；針對電力負(fù)荷的隨機(jī)波動(dòng)性，運(yùn)用Pandas、關(guān)聯(lián)分析算法完成了缺失值處理和影響因素與用電負(fù)荷的相關(guān)性分析；為提高預(yù)測精度，探索使用了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)格和注意力機(jī)制的多元混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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