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新一代电力负荷预测算法：结合深度学习与传统控制理论的概率预测模型构建
目录
一、文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3本文研究内容与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、电力负荷预测理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1电力负荷特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2传统预测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.3.1层次神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.3.2循环神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.4概率预测理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
三、深度学习与控制理论融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1融合模型构建思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.2控制理论在预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2.1模糊控制理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2.2系统辨识方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.3融合算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.3.1神经网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.3.2参数动态调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
四、概率型电力负荷预测模型实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.1模型整体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
4.2输入特征工程构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
4.2.1时序特征处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
4.2.2异常值处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
4.3前向传播网络搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
4.3.1动态学习率机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.3.2信息损失补偿策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.4后验概率估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.4.1贝叶斯推断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.4.2熵权值动态分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
五、仿真实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
5.1实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
5.1.1硬件配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
5.1.2软件平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
5.2数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
5.2.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
5.2.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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