基于CNN-LSTM组合模型光伏预测和负荷预测算法的研究与应用

《基于CNN-LSTM组合模型光伏预测和负荷预测算法的研究与应用》是一篇聚焦于新能源领域中光伏发电量与电力负荷预测的学术论文。该研究针对传统预测方法在处理非线性、时序性强的数据时存在的不足，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，旨在提高预测精度和稳定性。

随着全球能源结构的不断优化，光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，其出力具有显著的波动性和间歇性。这种特性使得准确预测光伏功率成为实现电网稳定运行和优化调度的关键环节。同时，电力负荷预测也是电力系统运行中的重要任务，对电力资源的合理配置和供需平衡具有重要意义。因此，研究高效的预测模型对于提升电力系统的智能化水平具有重要价值。

在本文中，作者首先分析了光伏功率和电力负荷数据的特点，包括时间序列的非线性、多变量依赖关系以及天气等因素的影响。接着，引入了CNN模型用于提取输入数据的空间特征，利用其强大的局部感知能力和参数共享机制，能够有效捕捉光伏数据中的空间分布模式。与此同时，LSTM模型则被用于处理时间序列的长期依赖问题，通过门控机制有效地保留历史信息并抑制噪声干扰。

为了验证所提模型的有效性，作者构建了一个包含多种气象因素和历史负荷数据的数据集，并将其划分为训练集和测试集。实验部分对比了CNN-LSTM组合模型与单一CNN、LSTM以及传统回归模型的预测效果。结果表明，CNN-LSTM模型在均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上均优于其他模型，尤其是在处理复杂天气条件下的光伏功率预测和高波动性的负荷预测任务中表现尤为突出。

此外，论文还探讨了模型的可扩展性与实用性。通过对不同时间段和不同地区数据的测试，发现该模型具备良好的泛化能力，能够在多种场景下保持较高的预测精度。这为实际工程应用提供了理论支持和技术保障，也为后续研究提供了参考方向。

在实际应用方面，该研究提出了将CNN-LSTM模型嵌入智能电网管理系统中的方案。通过实时采集光伏电站和用户负荷数据，利用该模型进行在线预测，可以辅助调度中心制定更合理的发电计划和负荷分配策略，从而提升整体电网的运行效率和可靠性。

综上所述，《基于CNN-LSTM组合模型光伏预测和负荷预测算法的研究与应用》不仅在理论上丰富了电力系统预测领域的研究内容，还在实践中展示了其广阔的应用前景。该研究为推动新能源技术的发展和智慧电网建设提供了有力的技术支撑，具有重要的学术价值和现实意义。