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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭杨 张善强 Guo Yang;Zhang Shanqiang(China Energy Inner Mongolia Electric Power Co.,Ltd.,Hohhot,China)
机构地区:[1]国家能源集团内蒙古电力有限公司,内蒙古呼和浩特
出 处:《科学技术创新》2025年第10期5-8,共4页Scientific and Technological Innovation
摘 要:电力负荷预测的准确性直接关系到电力系统的稳定运行、资源的优化配置、节能减排目标的实现。人工智能技术的快速发展,特别是深度学习和大数据分析技术的广泛应用,为电力负荷预测提供了新的解决思路和手段。本文通过构建基于神经网络、支持向量机等算法的预测模型,结合大数据分析技术挖掘负荷规律,对人工智能在电力负荷预测中的应用展开详细研究,旨在提高电力负荷预测的准确性和鲁棒性。The accuracy of power load prediction is directly related to the stable operation of the power system,the optimal allocation of resources,and the realization of energy conservation and emission reduction targets.The rapid development of artificial intelligence technology,especially the wide application of deep learning and big data analysis technology,has provided new solutions and means for power load prediction.By constructing a prediction model based on neural network,support vector machine and other algorithms,and combining with big data analysis technology to mine the load rules,this paper conducts a detailed study on the application of artificial intelligence in power load prediction,aiming to improve the accuracy and robustness of power load prediction.
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