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2025年电力市场需求分析：基于LSTM深度学习方法的预测研究

随着我国电力市场的深化进展，电力需求猜测在能源系统统筹进展中扮演着关键角色。2025年，电力现货市场电价的波动性对电力供需资源的调整作用愈发显著。本文通过分析电力现货市场电价对电力需求的影响机理，并运用长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习方法，综合考虑电价及天气因素，对电力市场需求进行猜测，旨在为政府和电力企业管理者供应决策参考。

一、电力现货市场进展对电力需求猜测的影响

《2025-2030年中国电力行业进展趋势分析与将来投资讨论报告》近年来，我国电力现货市场取得了显著进展，其电价波动性对电力需求的影响日益凸显。电力现货市场电价的凹凸能够调整电力用户的用电需求，当电力需求大于供应时，高电价激励供应方增加发电，同时引导需求方降低用电需求;反之，当电力供应大于需求时，低电价刺激需求方增加用电需求。因此，在电力需求猜测中，除了传统的天气因素外，还需考虑电力现货市场价格这一新兴因素。

二、电力需求猜测的LSTM模型构建

电力市场需求分析提到本文提出的电力需求猜测模型综合考虑了电力现货市场价格和天气因素。模型框架体系包括数据收集、模型训练、猜测验证和将来猜测四个步骤。通过收集肯定时期内的电力需求和影响因素数据，将其分为训练集和测试集。利用LSTM模型对训练集数据进行训练，得到最优模型参数，并构建电力需求与影响因素之间的关系方程。通过测试集数据验证模型猜测效果，并对将来电力需求进行猜测。

LSTM模型是一种能够解决传统循环神经网络在处理长序列数据时梯度问题的深度学习方法。其核心思想是通过细胞状态和门控机制动态掌握信息的保留与遗忘。LSTM模型通过遗忘门、输入门和输出门三个关键门结构，选择性保留长期依靠关系，同时敏捷处理短期输入，广泛应用于时间序列猜测等领域。

三、电力需求猜测的实证分析

为了验证提出的猜测模型的有效性，本文以山东省为例进行实证分析。山东省是我国首批电力现货市场试点省份之一，其电力现货市场具有较强的代表性。选取2023年6月1日至2024年5月31日的相关数据作为样本，包括每日电力需求量、电力现货市场平均电价、平均温度、相对湿度和降雨量等。将2023年6月1日至2024年4月30日的数据作为训练集，2024年5月1日至5月31日的数据作为测试集。

本文考虑了三种场景进行对比分析：场景1仅考虑天气因素，运用LSTM方法猜测电力需求;场景2综合考虑天气和电力现货市场价格，运用人工神经网络(ANN)方法猜测;场景3综合考虑天气和电力现货市场价格，运用LSTM方法猜测。结果表明，场景3的猜测精度最高，其均方误差(MSE)、平均肯定误差(MAE)和平均肯定百分比误差(MAPE)分别为3596.43兆瓦时、5898.56兆瓦时和1.97%，均低于其他方法。

四、结论与启示

本文讨论表明，综合考虑电力现货市场价格和天气因素的LSTM深度学习方法能够显著提升电力需求猜测的精度。随着我国电力市场的快速进展，电力现货市场电价对电力需求的影响日益显著，因此在电力需求猜测中应充分考虑这一新兴因素。此外，融合多源异构数据能够进一步提升电力需求猜测的精确?????性。将来应加快建立电力需求猜测体系，结合多种猜测方法的优势，提高电力市场环境下电力需求猜测工作的效率和质量。

综上所述，2025年电力市场需求分析表明，电力现货市场电价的波动性对电力需求的影响不容忽视。通过运用LSTM深度学习方法，并综合考虑电力现货市场价格和天气因素，可以有效提高电力需求猜测的精确?????性，为电力市场的稳定运行供应有力支持。

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