计及气象累积效应的特征解耦峰荷预测模型

《计及气象累积效应的特征解耦峰荷预测模型》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文，全文共28页。该模型旨在提高峰荷预测的准确性，特别是在复杂气象条件下的预测效果。文章首先分析了传统峰荷预测方法的局限性，指出在气象因素影响下，现有模型往往无法充分考虑天气变化对用电负荷的累积效应。

针对这一问题，本文提出了一种新的峰荷预测模型，该模型引入了气象累积效应的概念，通过分析历史气象数据与负荷数据之间的关系，构建了一个能够反映长期气象影响的预测框架。同时，模型还采用了特征解耦的方法，将不同气象因素对负荷的影响进行独立分析，从而提升预测的精度和稳定性。

研究中使用了多种机器学习算法对模型进行训练和优化，包括支持向量机、随机森林以及深度神经网络等，以验证模型的有效性。实验结果表明，该模型在多个实际案例中的预测误差显著低于传统方法，尤其是在高温、强风等极端天气条件下表现尤为突出。

此外，论文还探讨了模型在实际应用中的可行性，提出了相应的实施建议和技术路线。通过对不同区域电力系统的测试，验证了模型的通用性和适应性。研究成果对于提升电网运行效率、优化能源配置具有重要意义，为未来智能电网的发展提供了理论支持和技术参考。