基于孪生网络和长短时记忆网络结合的配电网短期负荷预测

《基于孪生网络和长短时记忆网络结合的配电网短期负荷预测》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文，全文共40页。该论文旨在通过融合孪生网络与长短时记忆网络（LSTM）的优势，提升配电网短期负荷预测的精度与稳定性。随着智能电网的发展，准确的负荷预测对于电力系统的安全运行、资源优化配置以及能源管理具有重要意义。

论文首先介绍了配电网负荷预测的重要性，并分析了传统预测方法的局限性。随后，详细阐述了孪生网络和LSTM的基本原理及其在时间序列预测中的应用。孪生网络能够有效捕捉输入数据之间的相似性特征，而LSTM则擅长处理长期依赖关系，两者结合可以更好地提取负荷数据中的复杂模式。

研究中，作者构建了一个基于孪生网络和LSTM的混合模型，用于对配电网的短期负荷进行预测。该模型通过孪生网络对历史负荷数据进行特征提取，再利用LSTM对提取后的特征进行时间序列建模，从而实现更精确的预测结果。实验部分采用了实际的配电网负荷数据集，对比了多种经典预测模型的性能，验证了所提出方法的有效性。

论文还讨论了模型的训练策略、参数调优以及预测结果的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。结果表明，该方法在多个评价指标上优于传统方法，具有良好的应用前景。此外，论文还提出了未来研究的方向，包括引入更多外部因素（如天气、节假日等）以进一步提高预测精度。