基于大数据分析的新能源接入电力系统输出负荷预测
尹璐
国网陕西营销服务中心(计量中心) 陕西西安 710075
摘要：传统的负荷预测方法在处理新能源接入电力系统时,难以捕捉其动态变化特性,会导致预测精度较低.基于此,文章提出一种基于大数据分析的新能源接入电力系统输出负荷预测.采用灰色关联分析法,以历史输出负荷数据为参考序列,风速、光照强度等多因素数据为比较序列,量化关联程度并筛选关键影响因素.对关键因素数据进行最大-最小标准化归一化处理,消除量纲与数值范围差异.引入大数据分析技术,构建基于LSTM的预测模型.模型中,遗忘门控制上一时刻细胞状态保留程度,输入门控制当前时刻数据对细胞状态的更新,结合两者更新细胞状态,再通过输出门获取隐藏状态输出,得到新能源接入电力系统输出负荷预测值.实验结果表明,所提的新能源接入电力系统输出负荷预测结果的均方根误差仅0.47％,预测精度较高.
关键词：大数据分析新能源接入电力系统输出负荷负荷预测
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 138-141 )