基于人工智能技术的智能电网负荷预测与调度优化研究

Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v7i3.12309

张云

国网昆山市供电公司

Abstract

本文研究了基于人工智能技术的智能电网负荷预测与调度优化方法，针对负荷波动和可再生能源不确定性，构建了长短期记忆网络（LSTM）预测模型，并结合鲁棒优化、随机优化和智能优化策略，全面提升电网运行效率和可靠性。仿真实验验证了所提方法在预测精度、经济性和环保性方面的显著优势，为智能电网建设提供了理论依据与技术支持。

Keywords

智能电网；负荷预测；调度优化；人工智能

Full Text

PDF - Viewed/Downloaded: 0 Times

References

[1] 林铭旭.基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度系统设计[J].电气技术与经济，2024，（12）：210-212.
[2] 张超，邱晓勇.基于模拟退火算法的智能电网调度决策方法研究[J].电气技术与经济，2024，（10）：60-62.
[3] 王申树.电力调度中的智能控制技术分析[J].集成电路应用，2024，41（10）：262-263.
[4] 王向前，王刚.智能电网调度运行的关键技术探究[J].电工技术，2024，（S1）：25-27.

Citing this article:

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License