一种新能源并网条件下的电网负荷预测方法及系统

本发明适用于电网负荷预测领域，提供了一种新能源并网条件下的电网负荷预测方法及系统，所述方法包括：采集多维度靶向数据；基于多维度靶向数据，构建季节光照时长量化模型；基于多维度靶向数据，构建云层遮挡影响量化模型；获取季节光照时长量化模型和层遮挡影响量化模型的若干个靶向特征向量；输入靶向特征向量至改进的LSTM神经网络模型中，生成并网电网预测负荷值：通过量化光照时长和云层遮挡数据，弥补了现有技术在新能源与电网负荷耦合关系方面的不足。改进的LSTM神经网络模型结合多维度数据，大幅提升了预测精度，满足新能源并网条件下电网运行的实际需求，保障了电力系统的安全、稳定与高效运行。