吕卿民,王利良,朱昌敏

在全球能源需求持续攀升的背景下，精细化能源管理已成为现代电力系统发展的核心课题。传统的电力市场能源需求预测技术存在时序适应性差、调度滞后性显著等局限，本研究依托人工智能技术的数据深度学习能力和动态特征解析优势，构建新型智能能源需求预测体系。本项目拟从数据预处理、特性调控、模型选取与训练优化、实时预测与调节等几个角度，研究基于人工智能的能源需求预测模型构建与优化方法。在此基础上，利用多层体系结构，利用机器学习、深度学习等技术，研究高效的能源需求预测模型，提升能源需求预测的准确性和反应速度。通过案例研究，探索人工智能技术在智能电网和能源调度等方面的应用，并对其今后的发展趋势进行了展望。

人工智能；能源需求预测；机器学习；深度学习

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