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基于深度學習的智能電網(wǎng)短期日負荷曲線預測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

• 短期電力負荷精準預測對發(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)定運行起著至關(guān)重要的作用。本文針對負荷數(shù)據(jù)基數(shù)大、難提取、負荷預測影響因素多等問題，運用Mysql數(shù)據(jù)庫和Python爬蟲技術(shù)構(gòu)建了短期負荷曲線預測基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，提高了數(shù)據(jù)的存取效率；針對電力負荷的隨機波動性，運用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荷的相關(guān)性分析；為提高預測精度，探索使用了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶網(wǎng)格和注意力機制的多元混合神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
• 關(guān)鍵字： 202302  深度學習  短期負荷預測  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡  長短期記憶網(wǎng)格  Flask