基于双向LSTM与门控循环单元的智能电网高精度负荷预测优化研究

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Enhanced Energy-Efficient Load Prediction in Smart Grids Using Bidirectional LSTM and Gated Recurrent Unit Networks

本文提出了一种结合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和门控循环单元（GRU）的混合模型，通过捕捉能源消耗数据的复杂时序特征，显著提升智能电网动态负荷预测精度。该模型实现了95%的平均预测准确率（MAE=1.8%，RMSE=2.1%，R2=0.92），为电网稳定性与能源管理策略优化提供了创新性解决方案。

　　

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引言

智能电网的出现为现代能源管理系统开启了新纪元。这场技术革命的核心在于如何最有效地呈现实时动态负荷模式。传统的负荷预测技术虽能基于历史数据和统计模型进行静态预测，却难以应对智能电网中更复杂的时序模式。因此，这些方法的局限性催生了对更先进预测模型的需求。

智能电网发展的关键参数分析

智能电网从根本上突破了传统电力单向输送的模式，实现了公用事业与用户之间的双向实时通信。这种双向交互能力使得电力分配的监控、控制与优化成为可能，从而为构建更坚韧、自适应的能源网络奠定了基石。

智能电网中的负荷预测与优化技术

将先进技术融入电力输送体系形成了智能电网的核心特征，而负荷预测作为其关键环节，旨在提供精准及时的电力需求预估。本节重点探讨负荷预测在智能电网中的重要性、挑战与发展趋势，并简要阐述相关技术原理与方法。

结果与讨论

本研究提出的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）与门控循环单元（GRU）混合模型，显著提升了智能电网动态负荷预测性能。大量实验数据表明，该模型在预测指标上超越了现有标准，为未来负荷预测设立了新标杆。通过分析RNN-GRU-LSTM模型在智能电网需求响应中的表现，进一步验证了其在实际应用中的巨大潜力。

结论

智能电网作为能源管理的新兴领域，实时负荷计算已成为影响系统效率的关键因素。本文提出的Bi-LSTM与GRU融合模型有效解决了能耗数据的时序滞后问题，其模块化设计使预测效率超越现有模型，为电网智能化管理提供了重要技术支撑。