边缘计算和深度学习的智能电网短期负荷预测研究

摘要

本研究以深度学习和边缘计算为基础,详细阐述了电力系统负荷预测的方法,并在此基础上分别建立了基于深度学习理论的电力短期负荷预测模型和基于边缘计算电力负荷预测模型,然后基于MATLAB平台分别对两种模型所选取的数据集进行仿真分析,并以N市某充电站为例,分析对比了两种模型对充电站电力负荷预测的准确性。研究结果表明,深度学习模型输出值与真实值相差较小,相关系数为0.99899,所建立的深度学习模型在数据特征挖掘和分类方面有绝对优势。