EPTSMElectric Power Technology and Safety Management2997-34732997-3503Art and Technology10.61369/EPTSM.2025080019Article虚拟电厂负荷精准预测中人工智能技术的应用研究https://artdesignp.com/journal/EPTSM/2/8/10.61369/EPTSM.2025080019吴溢,张强,马磊,吴裴裴2025282025-08-20本研究针对虚拟电厂负荷预测的关键技术问题，系统探讨了人工智能技术在提升预测精度方面的应用效果。通过对比分析传统预测方法与人工智能方法的性能差异，重点研究了深度学习、强化学习和集成学习等先进算法在虚拟电厂负荷预测中的适用性。研究结果表明，基于长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型能够有效捕捉负荷的时空关联特征，平均绝对百分比误差降至5.8%；结合注意力机制的改进模型进一步将预测精度提升至4.6%。同时，强化学习框架在考虑电价响应等动态因素时表现出独特优势。本研究为虚拟电厂优化调度提供了可靠的技术支持，对促进能源互联网的智能化发展具有重要意义。虚拟电厂,负荷预测,人工智能,深度学习,强化学习,能源管理

[1]黄宇翔,陈皓勇,牛振勇,王莉,曹仁威,余志文,郑晓东,肖东亮.基于“能量-信息-价值”三层网络的虚拟电厂架构及运行关键技术综述[J].电力系统保护与控制,2024,52(24):169-187.[2]邹晓明,徐嘉恒.基于人工智能的虚拟电厂实时调度技术研究[J].中国战略新兴产业,2024,(33):69-71.[3]杜弘,王江海.基于智能传感器的虚拟电厂电力计量系统设计与优化[J].集成电路应用,2024,41(10):196-197.[4]钱臻.智能技术在虚拟电厂分布式协同调度和能源管理中的应用[J].电子技术,2024,53(09):288-289.[5]李夏宁.虚拟电厂和微电站在能源互联网中的角色与作用研究[J].广西电业,2024,(Z1):20-29.