研究背景与意义
电力系统负荷预测对于电网调度、资源配置和经济运行至关重要。传统预测方法存在局限性，而深度学习方法能够更好地处理非线性关系和不确定性因素。本研究旨在通过深度学习模型，实现电力系统负荷的中短期预测，并为电网调度和规划提供决策依据。
数据预处理
研究对电力负荷数据、气象数据以及分行业负荷数据进行了预处理，包括缺失值插补、异常值处理和数据分布分析。通过特征工程，构建了时间特征、气象特征等，为模型构建提供更丰富的信息。
数据分析
研究对地区负荷数据、行业负荷数据和气候数据进行了深入分析，揭示了负荷变化的规律和影响因素。地区负荷分析表明，负荷受季节、节假日、工作日/周末等因素影响显著；行业负荷分析表明，不同行业负荷变化趋势不同，受疫情影响较大；气候数据分析表明，温度对负荷影响较大，而天气状况和风向影响较小。
地区中短期负荷预测
研究建立了基于CNN-BiLSTM的单变量和多变量负荷预测模型。单变量模型以历史负荷数据为输入，多变量模型则考虑了气象特征、时间特征等因素。模型评估结果表明，多变量模型预测精度优于单变量模型。研究还对未来10天和30天的负荷进行了预测，验证了模型的泛化能力。
行业中期负荷预测
研究分析了各行业负荷的突变点，并建立了基于Prophet模型的日负荷最值预测模型。Prophet模型能够自动识别突变点，并分解时间序列，提高了预测精度。研究还探讨了“双碳”目标对各行业负荷的影响，并提出了相应的应对策略。
研究结论
本研究通过深度学习模型，实现了电力系统负荷的中短期预测，并通过行业负荷突变点分析，揭示了各行业负荷变化的原因。研究结果表明，深度学习方法能够有效地提高负荷预测精度，并为电力系统规划和运行提供决策依据。
