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基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测
标题：基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测
摘要：
电力负荷预测是电力系统调度和规划中的关键问题，准确的短期负荷预测可以帮助电力行业做出合理的决策，提高电力系统的稳定性和效率。本文提出一种基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测方法。首先，利用历史数据找出虚拟相似日，并对虚拟相似日与目标日期之间的负荷数据进行加权平均，得到虚拟相似日的负荷曲线。然后，建立DA-LSTPNet模型，采用长短时记忆网络（LSTM）结合数据辅助（DataAugmentation，DA）的方法，对虚拟相似日的负荷曲线进行训练。实验结果表明，本文方法在地区电网短期负荷预测方面取得了较好的效果，具有较高的预测准确度和稳定性。
关键词：电力负荷预测；虚拟相似日；DA-LSTPNet；LSTM；数据辅助
1.引言
电力负荷预测是电力系统运行和调度中的重要任务之一。准确的负荷预测可以帮助电力行业合理调配电力资源，提高电力系统的稳定性和效率。然而，由于电力负荷的复杂性和不确定性，短期负荷预测一直是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
过去的研究主要采用基于时间序列分析、统计模型、神经网络等方法进行电力负荷预测。然而，传统方法往往无法有效捕捉负荷数据中的非线性、非平稳和时序特性。
3.虚拟相似日的确定
虚拟相似日的选择是本文方法的关键步骤。本文通过分析历史负荷数据，找出与目标日期具有相似负荷特征的虚拟相似日，并利用加权平均的方法得到虚拟相似日的负荷曲线。
4.DA-LSTPNet模型
为了提高负荷预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于DA-LSTPNet模型的预测方法。DA-LSTPNet模型采用了长短时记忆网络（LSTM）结合数据辅助的方法。LSTM可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系，而数据辅助则可以增强模型的泛化能力和稳定性。
5.实验与结果分析
本文在某地区的历史负荷数据上进行了实验，并与其他方法进行了对比。实验结果表明，本文方法在地区电网短期负荷预测方面较其他方法具有更好的准确度和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于虚拟相似日与DA-LSTPNet的地区电网短期负荷预测方法。通过找出虚拟相似日并加权平均，然后利用DA-LSTPNet模型进行训练，实现了较好的负荷预测效果。这一方法具有较高的实用性和可推广性，为电力行业提供了有益的参考。
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