基于生成对抗网络（GAN）的电力系统短期负荷预测与异常检测

摘要

电力网络不断发展，保障其安全稳定运行、实施经济调度策略时精确的短期负荷预测和高效的异常检测很重要，由于电力负荷数据特性复杂，本文用生成对抗网络（GAN）技术构建适用于电力网络短期负荷预测与异常检测的模型框架，在GAN框架里，生成器用卷积神经网络（CNN）深挖各模式内在特征以生成模拟样本，判别器引入半监督回归层精确捕捉数据集非线性特性和动态变化规律来实现短期负荷预测与异常检测，集成各子模式预测结果后便有了最终预测结果，模拟实验结果显示模型短期负荷预测准确度显著提高且能有效识别异常情况有力保障了电网运行，实际电力数据实验验证进一步证实模型提升预测精度和异常检测准确性优势明显为电网运行管理提供新途径和视角。准确的短期负荷预测和及时的异常检测对于保障电力系统的安全、稳定和经济运行至关重要。本文提出一种基于生成对抗网络（GAN）的电力系统短期负荷预测与异常检测方法。该方法利用 GAN 强大的生成能力和判别能力，学习电力负荷数据的内在特征和分布规律，从而实现高精度的负荷预测和有效的异常检测。