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基于GRA-LSTM神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型
随着城市化进程的加快，能源需求呈现不断增长的趋势，而传统的能源系统已经无法满足日益增长的需求。因此，区域综合能源系统成为了能够解决能源供应和环境保护问题的一种可行方案。在区域综合能源系统中，能源的供需具有复杂性和不确定性，为了保障能源的平衡供应和需求，提高电网的安全性和可靠性，必须对负荷进行短期预测。因此，基于GRA-LSTM神经网络的多元负荷短期预测模型成为了研究的热点。
一、研究背景
区域综合能源系统是当前解决能源危机和环境问题的一种重要途径，它采用多种能源并联供应和储能技术，能够提高能源的利用效率、降低能源的消耗和污染，从而实现可持续发展。但是，区域综合能源系统存在能源形态多样、需求具有时空变化无法准确控制等问题。因此，为了保障能源平衡供应和需求，提高电网的安全性和可靠性，必须对负荷进行短期预测。
目前，短期负荷预测主要分为非线性模型和线性模型两类。线性模型包括ARIMA、灰色预测等，常用于单一负荷预测；非线性模型包括BP神经网络、支持向量机（SVM）等，适用于多元负荷预测。虽然非线性模型预测精度高，但是其缺点是模型复杂度高，计算量大，易陷入局部最优。
二、研究内容
本文基于综合能源系统中多元负荷短期预测问题，设计了基于GRA-LSTM神经网络的多元负荷短期预测模型。具体内容如下：
1.建立GRA-LSTM神经网络模型
基于综合能源系统的负荷预测需要考虑多个影响因素，如天气、时间、节假日等。本文将用灰色关联分析（GRA）来分析不同影响因素之间的关联程度，并选择相关性最高的因素作为输入变量。然后利用长短时记忆（LSTM）神经网络对负荷进行预测，以此建立多元负荷短期预测模型。
2.数据预处理
本文采用MATLAB软件对输入输出数据进行预处理，包括数据清洗、归一化处理、滚动窗口定义。首先，清洗数据减少数据误差，然后利用归一化处理将数据规范化到[0,1]之间，避免输入数据之间的误差过大对模型造成的影响。最后，利用滚动窗口方法将时间序列划分为多个不重叠的样本集。
3.模型训练
使用收缩的训练部分将多元负荷预测模型分为训练和测试集，采用误差反向传播（BP）算法对模型进行训练，得出预测结果。
三、研究成果
本文采用短期的负荷发展趋势，结合时间、气象、节假日等因素数据进行研究，并建立了基于GRA-LSTM神经网络的多元负荷短期预测模型。通过实验分析，模型的平均预测误差在5%以内，与其他传统的预测模型相比，本模型的预测精度更高，且计算量更小，所得预测结果更准确。
四、总结与展望
本文研究基于GRA-LSTM神经网络的综合能源系统中的多元负荷短期预测模型，在数据预处理方面进行了归一化处理等操作，应用收缩传输函数对LSTM神经网络进行训练，成功地实现了对负荷的准确预测。但在后续研究中，仍需通过实践探索，进一步优化算法和模型结构，提高综合能源系统中的负荷预测精度，为推进区域综合能源系统的可持续发展做出更大贡献。