新能源电网中考虑特征选择的bi-lstm网络短期负荷预测

《新能源电网中考虑特征选择的bi-lstm网络短期负荷预测》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文，全文共32页。该研究聚焦于新能源电网背景下，如何通过改进的深度学习模型提高短期负荷预测的准确性。随着可再生能源在电网中的占比不断上升，传统的负荷预测方法面临新的挑战，因为新能源的波动性和不确定性对电网运行提出了更高的要求。

本文提出了一种结合特征选择和双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的负荷预测方法。首先，通过对历史负荷数据、天气因素、节假日信息等多维特征进行分析，采用特征选择算法筛选出对负荷变化影响较大的关键变量，从而降低数据维度并提升模型效率。随后，利用Bi-LSTM网络对筛选后的特征进行建模，充分发挥其在时间序列数据处理上的优势。

研究结果表明，该方法相比传统预测模型在预测精度上有了显著提升，特别是在处理新能源接入带来的复杂负荷模式时表现出更强的适应性。此外，论文还对模型进行了多组对比实验，验证了不同特征组合和参数设置对预测性能的影响，进一步证明了该方法的有效性和可行性。

该论文不仅为新能源电网下的负荷预测提供了新的思路和技术支持，也为智能电网的发展和能源管理系统的优化提供了理论依据。对于从事电力系统、人工智能和数据分析领域的研究人员和工程技术人员具有重要的参考价值。