数据驱动下电力负荷预测与储能协同优化控制研究
颉顺利 （ 西藏博源综合能源服务有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5189-0816-14Abstract
本文聚焦于数据驱动范式，系统性地探讨了现代电力负荷预测所面临的挑战，并深入剖析了从传统统计 模型到深度学习等先进人工智能技术的演进路径。在此基础上，论文构建了一个“预测-决策-控制”一体化的协同优 化框架，将高精度的短期及超短期负荷预测结果作为核心输入，驱动储能系统的充放电策略制定。该框架综合考虑 了电网运行约束、储能物理特性、市场电价信号及可再生能源出力不确定性等多重因素，旨在实现削峰填谷、平抑波 动、降低购电成本及提升新能源消纳能力等多重目标。研究表明，通过深度融合时序数据分析、不确定性量化与智能 优化算法，能够显著提升电力系统的灵活性、可靠性和经济性，为构建以新能源为主体的新型电力系统提供坚实的技 术支撑。
Keywords
电力负荷预测；储能系统；数据驱动；协同优化Full Text
PDFReferences
[1]胡永强.分布式储能系统在电力负荷管理中的应用
研究[J].城市建设理论研究(电子版),2025,(03):1-3.
[2]丁甲,施开波,王俊,等.具有时变延迟和脉冲效应的
含储能单元的电力系统滑模负荷频率控制[J].成都大学学
报(自然科学版),2025,44(04):377-382.
[3]张运长,蒋昕潼,郑涛,等.基于CNN-LSTM的电
力储能系统地区短期负荷预测研究[J].电子设计工
程,2025,33(07):131-135.
[4]彭钧敏,张树泓,姬彦豹.含储能的区域互联电力系
统负荷频率预设性能控制[J].电力科学与工程,2024,40(09):
24-32.
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Copyright © 2026 颉顺利
Publishing time:2026-08-31
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