基于长短期记忆网络和lightgbm组合模型的短期负荷预测

《基于长短期记忆网络和lightgbm组合模型的短期负荷预测》是一篇关于电力系统中短期负荷预测的研究论文，全文共28页。该研究针对传统预测方法在处理时间序列数据时存在的不足，提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与LightGBM算法的混合模型，以提高预测精度和稳定性。

文章首先介绍了短期负荷预测的重要性，指出准确的负荷预测对于电力系统的安全运行、能源调度以及经济性优化具有重要意义。随后，对LSTM神经网络的基本原理进行了详细阐述，说明其在捕捉时间序列长期依赖关系方面的优势。同时，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，被引入用于特征选择和模型优化。

在模型构建方面，作者将LSTM作为主模型用于提取时间序列的深层特征，而LightGBM则用于对提取出的特征进行进一步筛选和优化，从而形成一个互补性强的组合模型。这种结构不仅保留了LSTM在时序建模上的优势，还提升了模型的泛化能力和计算效率。

实验部分采用实际电力负荷数据集进行验证，对比了多种经典预测模型的性能。结果表明，所提出的组合模型在预测精度上优于单一模型，尤其是在应对复杂天气条件和节假日等因素影响时表现更为稳定。此外，文章还分析了模型的鲁棒性和可扩展性，为后续研究提供了理论支持和技术参考。

综上所述，该论文通过融合深度学习与机器学习的优势，提出了一种有效的短期负荷预测方法，为电力系统智能化发展提供了新的思路和实践依据。