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电力系统负荷预测方法优化及仿真研究

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摘要电力系统负荷预测是电网规划与调度运行的核心环节，预测精度直接影响电力系统运行的安全性与经济性。本文梳理了传统负荷预测方法与人工智能方法的应用局限，针对单一预测模型泛化能力不足、抗干扰性差的问题，提出基于小波分解与长短期记忆神经网络（LSTM）结合的组合优化预测模型，通过小波分解分离负荷序列的趋势项与波动项，再分别用 LSTM 网络训练预测，最终重构得到预测结果。依托某区域实际用电负荷数据开展仿真实验，结果表明，优化后的组合模型预测平均绝对误差比单一 LSTM 模型降低 18.2%，预测精度提升明显，能够为电力系统调度决策提供更可靠的支撑。

DOI wslwpp/0024

作者蒋平

机构地区 510124198103100016

出处《当代电力文化》 2026年第14期

关键词电力系统；负荷预测；方法优化；小波分解；LSTM 神经网络

发表时间 2026年07月27日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）

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电力系统负荷预测方法优化及仿真研究

《当代电力文化》 2026年第14期

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