基于智能技术的电力系统负荷预测技术研究进展

• 作 者: 栗风永 杨洋
• 机 构: 上海电力大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 上海电力大学学报
• 发表日期: 2020年4期
• 关键词: 负荷预测 智能电网 预测模型 深度学习 load forecastingsmart gridsprediction modeldeep learning
• 基金项目: 国家自然科学基金通用技术联合基金(U1736120)

负荷预测是智能电网安全领域的热门研究方向。智能技术应用到智能电网负荷预测领域取得了一系列研究成果。首先,对主流负荷预测技术进行总结;然后,将面向智能电网的传统负荷预测技术与近年来新兴的智能负荷预测技术进行对比,并详细介绍了两个领域中典型成果的基本原理和方法;最后,讨论了智能电网负荷预测技术仍需要解决的问题及未来的研究趋势。