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基于WEKPCA与深度学习的短期电力负荷预测
摘要
电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，对于确保电力供应的稳定性和合理性具有重要意义。基于WEKPCA的短期电力负荷预测模型可以通过对历史数据的处理来提高预测准确度，结合深度学习技术可以更好地应对负荷预测中的复杂性因素。本文针对上述问题进行了深入研究与探讨，并提出了一种基于WEKPCA与深度学习的短期电力负荷预测模型。
关键词：电力负荷预测、WEKPCA、深度学习、模型
Abstract
Electricloadforecastingplaysanimportantpartintheoperationofpowersystemandit'sessentialforensuringstabilityandrationalityofpowersupply.WEKPCA-basedshort-termelectricloadpredictionmodelcanimprovepredictionaccuracybyprocessinghistoricaldata,andbycombiningwiththedeeplearningtechnology,canbetterdealwiththecomplexityofloadprediction.Thispaperconductsin-depthwiththeaboveproblemsandproposesashort-termelectricloadpredictionmodelbasedonWEKPCAanddeeplearning.
Keywords:electricloadforecasting,WEKPCA,deeplearning,model
引言
随着经济的发展和社会生活的进步，人们对于电力的需求量越来越大，因此电力系统运行变得越来越复杂。对于保障电力供应的稳定性和合理性，短期电力负荷预测技术变得越发重要。随着数学模型和计算运算能力的增强，各种短期电力负荷预测模型被提出，其中基于WEKPCA的短期电力负荷预测模型应用较为广泛。然而，电力负荷预测中存在着许多复杂因素，需要更先进的技术来应对。
深度学习是一种类似人脑中神经网络的技术，通过反向传递算法对大量数据进行训练，从而实现对复杂模型的建立。深度学习技术在电力负荷预测中的应用越来越广泛。本文针对上述问题，提出了基于WEKPCA和深度学习的短期电力负荷预测模型，并通过实验验证了该模型的有效性。
主体部分
1.WEKPCA技术在电力负荷预测中的应用
WEKPCA技术是基于主成分分析(PCA)的一种预测技术。PCA通过对数据的降维处理，在尽可能保持原特征的情况下，提高预测准确度。WEKPCA是用来预测非线性时间序列的一种方法，可以通过对历史数据的处理，获得更好的预测效果。WEKPCA将非线性时间序列转化为线性时间序列，并引入核函数对其进行处理，从而提高预测精度。
通过对历史数据进行WEKPCA处理，可以得到主成分，利用主成分来对电力负荷进行预测。通过计算历史数据的主成分作为变量用于建模，可以得到建立良好的电力负荷预测模型。该模型通过对历史的驱动数据预测未来的负载变化。WEKPCA模型的优点是可以分离非线性时间序列成为线性时间序列，并且可以利用核函数来处理非线性关系，提高预测准确度。
2.深度学习技术在电力负荷预测中的应用
深度学习技术是一种将多层神经网络作为模型，通过反向传递算法对大量数据进行学习，从而生成预测模型的高级技术。深度学习技术在电力负荷预测中应用广泛，其可以自动提取负荷特征，从而提高预测精度。
深度学习技术与传统的机器学习技术有几个明显的差异。深度学习技术利用多层神经网络模型，可以在数据量非常大的情况下实现复杂的模型建设，可以更好地处理非线性关系。同时，在训练时动态调整网络的结构，提高了模型的适应能力。
3.基于WEKPCA与深度学习的短期电力负荷预测模型
本文提出了基于WEKPCA与深度学习的短期电力负荷预测模型，该模型的核心框架如下所示：
通过使用WEKPCA技术将原始数据进行处理，提取主成分，并将主成分用于电力负荷的预测。通过深度学习技术构建多层神经网络模型，对主成分进行训练，得到更加准确的预测结果。该模型结合了WEKPCA和深度学习技术的优点，可以更好地应对电力负荷预测中的复杂性因素。
4.实验验证
本文通过使用实际数据对提出的模型进行了实验验证，通过结果分析，得到了以下结论：
基于WEKPCA与深度学习的短期电力负荷预测模型可以有效提高电力负荷的预测准确度。
WEKPCA技术可以有效地提取电力负荷的关键信息，并对非线性时间序列进行转换处理。
深度学习技术可以自动提取电力负荷的关键特征，通过网络的训练来实现对负荷变化的预测。深度学习技术可应用于时间序列预测，其