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作者：杨佳泽;王灿;王增平;
单位：华北电力大学电气与电子工程学院;国网北京市供电公司;
摘要：在新型电力系统稳步发展与“双碳”目标持续构筑背景下，“源荷互动新模式”成为电力系统能源转型的必然趋势，以多样性、灵活性为主要特征的电力负荷作为电力系统的重要组成部分，其预测场景分析及预测模型研究对新型电力系统的运行、维护和规划至关重要。为深入研究人工智能背景下负荷预测领域取得的进展与突破，以新型电力系统负荷预测为着眼点，总结归纳当今负荷预测必要性与实用性，分类介绍五个典型负荷预测场景，针对基于人工智能技术的智能负荷预测算法模型进行系统化分析，结合机器学习中的神经网络、深度学习算法、集成学习算法对比单一预测模型及组合预测模型的特点，详细阐述各类模型在负荷预测领域的应用现状，以期为“双碳”目标下新型电力系统源荷互动的新模式构建提供合理化参考。
关键词：新型电力系统;;人工智能;;神经网络;;负荷预测;;机器学习;;深度学习
基金资助：国家电网公司总部科技项目(5100-202199529A-0-5-ZN)
