基于气候分类和深度学习的短期负荷概率预测.pdf
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摘要
随着碳达峰、碳中和目标的提出，电力系统中新能源的并网比例不断攀升，同
时伴随着新能源出力的不确定性、间歇性影响，将进一步加大源荷两侧的不确定性，
地区电网负荷预测的难度在逐步上升。这对于精细化的负荷预测来说，提出了新的
挑战。准确的负荷预测对维持电网安全稳定，保证电能产销平衡有着重要的意义。
概率预测相比点预测不仅在宏观层面上提供更多的信息，也能度量具体某一时刻的
概率分布。因此，为了改善当前负荷预测精度低且难以度量负荷不确定性的问题，
本文以山西某地区为研究对象，开展对短期负荷预测的研究。
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