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2025年微电网负荷预测方法报告

一、2025年微电网负荷预测方法报告

1.1负荷预测的重要性

1.2微电网负荷预测方法概述

1.2.1基于历史数据的预测方法

1.2.1.1时间序列分析法

1.2.1.2趋势预测法

1.2.1.3聚类分析法

1.2.2基于机器学习的预测方法

1.2.2.1支持向量机（SVM）

1.2.2.2人工神经网络（ANN）

1.2.2.3随机森林（RF）

1.2.3基于深度学习的预测方法

1.2.3.1长短期记忆网络（LSTM）

1.2.3.2卷积神经网络（CNN）

1.2.3.3生成对抗网络（GAN）

1.3微电网负荷预测方法的应用前景