虚拟电厂负荷精准预测中人工智能技术的应用研究

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Abstract

本研究针对虚拟电厂负荷预测的关键技术问题，系统探讨了人工智能技术在提升预测精度方面的应用效果。通过对比分析传统预测方法与人工智能方法的性能差异，重点研究了深度学习、强化学习和集成学习等先进算法在虚拟电厂负荷预测中的适用性。研究结果表明，基于长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型能够有效捕捉负荷的时空关联特征，平均绝对百分比误差降至5.8%；结合注意力机制的改进模型进一步将预测精度提升至4.6%。同时，强化学习框架在考虑电价响应等动态因素时表现出独特优势。本研究为虚拟电厂优化调度提供了可靠的技术支持，对促进能源互联网的智能化发展具有重要意义。

Keywords

虚拟电厂

负荷预测

人工智能

深度学习

强化学习

能源管理

References

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