基于holt-winters指数平滑和tcn的短期电力负荷预测

《基于holt-winters指数平滑和tcn的短期电力负荷预测》是一篇关于电力系统中短期负荷预测的研究论文，全文共40页。该论文旨在探讨如何结合Holt-Winters指数平滑方法与时间卷积网络（TCN）模型，以提高电力负荷预测的准确性。随着智能电网和可再生能源的快速发展，准确的电力负荷预测对于电力系统的稳定运行和能源管理具有重要意义。

Holt-Winters指数平滑是一种经典的统计预测方法，适用于具有趋势和季节性特征的时间序列数据。该方法通过引入水平、趋势和季节性三个参数来捕捉数据的变化规律，能够有效处理电力负荷中的周期性和增长趋势。然而，传统Holt-Winters方法在处理非线性关系和复杂模式时存在一定的局限性。

为了弥补这一不足，本文引入了时间卷积网络（TCN）。TCN是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，特别适用于处理时间序列数据。相比传统的循环神经网络（RNN），TCN具有更长的感知范围和更好的并行计算能力，能够更好地捕捉电力负荷数据中的长期依赖关系和复杂模式。

论文中详细介绍了Holt-Winters与TCN相结合的建模思路，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该混合模型在多个评估指标上均优于单一的Holt-Winters或TCN模型，显示出在短期电力负荷预测任务中的优越性能。

此外，论文还对不同参数设置下的模型表现进行了分析，并提出了优化建议。研究结果为电力系统提供了新的预测工具，有助于提升电力调度的智能化水平，为实现能源的高效利用和可持续发展提供了理论支持。