电力负荷

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人工智能在电力负荷预测与需求响应中的应用探索
《新潮电子》2025年第8期22-24,共3页徐秀杰 
电力需求日益增加,人工智能技术的引入为负荷预测带来了新的解决方案。本研究对人工智能进行了深入分析,探讨了机器学习模型在负荷预测中的实际应用。在需求响应领域,文章设计与优化了需求响应机制,并结合真实案例分析了人工智能在需求...
关键词：人工智能 电力负荷预测 需求响应 机器学习 数据处理 策略优化 
基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期507-514,共8页朱莉 李豪 汪小豪 姜成龙 曹明海 
新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心开放研究基金资助项目(HBSKF202124)。
为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于...
关键词：短期负荷预测 改进鲸鱼优化算法 相似日 双向长短期记忆网络 超参数寻优 
电力负荷管理体系在新形势下的探索与研究
《中国设备工程》2025年第9期63-65,共3页焦傲 
我国社会经济迅速发展,各行业对电力的需求量日益增加,这就需要人们在新形势下不断创新并完善电力负荷管理体系,加强电力负荷调控,以满足人们对电力的多元化需求。本文主要阐释了新形势下电力负荷调控的重要性,对新形势下电力负荷管理...
关键词：负荷管理 需求响应 完善策略 
基于大数据降维及优化神经网络的负荷预测研究
《粘接》2025年第5期182-185,共4页孔庆泽 张添洋 高迪 张士然 陈婧 
为了提高电力负荷预测能力,设计出一套电力负荷数据智能监控系统,其硬件结构包括信息处理终端、网络通信和监控模型等,系统能够显著提高整个输电线路的运行能力。该研究设计以主控芯片为TMS320DM8168的嵌入式监控系统,通过改进BP神经网...
关键词：电力负荷 输电线路 嵌入式监控 BP神经网络模型 XGboost融合模型 
人工智能在电力负荷预测中的应用研究
《科学技术创新》2025年第10期5-8,共4页郭杨 张善强 
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、...
关键词：人工智能 电力负荷 预测 
人工智能技术在电气工程自动化中的应用研究
《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》2025年第5期075-078,共4页张子晨 
本文探讨了人工智能技术在电气工程自动化中的应用,主要涵盖了电力负荷预测、电力系统优化调度、设备故障诊断与预测性维护、智能电网的运行与控制以及智能照明系统管理与控制等方面。通过引入机器学习、深度学习、强化学习等技术,电气...
关键词：人工智能技术 电气工程自动化 电力负荷预测 电力系统优化调度 
基于长短期记忆网络的电力负荷预测模型
《许昌学院学报》2025年第2期117-122,共6页胡晶 
第二批中国高校产学研创新基金项目(2020ITA03033);福建船政交通职业学院科教发展基金项目(Z202311033)。
准确预测电力负荷对电力系统的资源配置至关重要,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型,以历史供电数据和相关影响因素为输入,实现对未来电力负荷的预测.实验结果表明,与传统回归模型和机器学习模型相比,新模型采用基于LSTM的...
关键词：LSTM 时序数据建模 均方误差 电力负荷 
基于集成图卷积变分变换器的电力负荷数据补全方法
《电力建设》2025年第4期49-57,共9页严莉 呼海林 史磊 吴钦政 吕天光 徐英东 张闻彬 王高洲 
国网山东省电力公司科技项目(52062723000A)。
【目的】随着电力系统的发展和能源系统规模的不断扩大,产生了海量的负荷功率数据,但在数据采集、传输中不可避免会发生数据缺失现象,这极大制约了系统协调优化和高级数据应用的发展。【方法】为此,提出了一种基于集成图卷积变分变换器(...
关键词：数据补全 图卷积网络 Transformer模型 电力负荷数据 
近期我国重大工程建设
《时事资料手册》2025年第2期54-55,共2页
我国首个百万千瓦级居民虚拟电厂在江苏开建,我国首个百万千瓦级居民虚拟电厂1月14日在江苏启动建设,旨在将省内海量居民家中的大功率智能电器整合进云端虚拟能量池,配合新能源发电特性开展灵活调配,助力全社会绿色低碳转型。此次开建...
关键词：虚拟电厂 新能源发电 电力负荷管理系统 人工智能 重大工程建设 智能电器 大数据 物联网 
基于CEEMDAN和频谱时间图卷积网络的电力负荷预测方法
《计算机工程》2025年第4期339-349,共11页朱莉 夏禹 朱春强 邓凡 
国家重点研发计划(2019YFB1405002);陕西省自然科学基础研究项目(2022JM317);国网陕西电力数字化专项项目(B326PX23001)。
针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首...
关键词：电力负荷预测 经验模态分解 本征模态分量 图卷积网络 模糊熵 
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