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基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
电力负荷预测是指通过对历史电力负荷数据的分析与建模，来预测未来一段时间内的电力负荷量的过程。当前，随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力负荷日益增长，电力供需矛盾日益加剧。因此，进行科学准确的短期电力负荷预测，对电力系统的稳定运行和合理调度具有极其重要的实际意义。
然而，电力负荷预测具有时序性强、非线性、不稳定、噪声大等复杂性质，传统的统计学和浅层神经网络算法难以对其进行有效的建模，因此，很多研究者开始将深度学习等先进技术引入电力负荷预测领域。在目前的研究中，长短期记忆网络（LSTM）作为一种时间序列预测的深度学习算法，不断显示出其卓越的预测性能。
基于此，本项目将主要研究基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法，进一步提高电力负荷预测的准确性和可靠性，更好地满足电力系统的调度和控制需求。
二、任务目标
1.设计注意力机制融合LSTM算法
通过对于国内外关于电力负荷预测的研究现状与主流方法的分析研究，以及对于需求的明确，设计一款基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法。
2.收集和整理数据集
从各地供电公司和公开数据集中进行数据采集和整理，元数据应包括历史电力负荷、气象数据、特殊事件等。
3.对电力负荷数据进行预处理
对历史电力负荷进行数据清洗、异常检测、趋势分离、归一化处理等操作，使其符合建模的要求。
4.打造的算法进行实验，并进行性能分析
针对特定的数据集来进行实验，并进行算法性能的评测和分析。
5.撰写学术性文章
撰写一篇学术性的论文，详细介绍设计的算法并分析其性能，同时总结国内外相关研究现状、问题和未来发展方向，提高研究价值。
三、任务计划
1.任务计划分配
阶段一：文献调研与算法设计
任务内容：1）对国内外电力负荷预测的研究现状和主流方法进行系统的调研和分析；2）设计基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法；3）制定阶段计划。
阶段二：数据采集与预处理
任务内容：1）收集和整理历史电力负荷、气象数据、特殊事件等元数据；2）对采集的数据进行清洗、异常检测、趋势分离、归一化等预处理操作。
阶段三：算法实现与实验分析
任务内容：1）利用Python等工具对算法进行实现和优化；2）针对特定数据集进行实验并进行性能分析；3）根据结果进行优化和完善。
阶段四：论文撰写
任务内容：1）结合研究结果，撰写学术性论文；2）组织研究成果的验收。
2.时间计划
任务阶段|任务内容|时间安排
-|-|-
阶段一|文献调研与算法设计|1个月
阶段二|数据采集与预处理|2个月
阶段三|算法实现与实验分析|4个月
阶段四|论文撰写|3个月
四、工作要求
1.具有深度学习、Python编程等相关背景知识及研究经验。
2.具备较好的数据分析能力和论文撰写能力。
3.学术性强，具备敏锐的观察力和解决问题的能力，具有高度的主动性和责任心。
4.任务负责人需按时完成各阶段任务，并定期通报项目进展情况。
5.各组成员需要保持良好的团队精神和沟通协作能力，共同完成项目任务。