国网河南省电力公司荥阳市供电公司 金璐璐

1 引言

准确的电量预测能够为政府和电力企业提供科学的决策依据，保障电力系统的稳定运行。近年来，人工神经网络在诸多领域展现出了卓越的性能，例如计算机视觉、自然语言处理等方面。因此，将其应用于电量预测具有很大的潜力。本文旨在探讨基于神经网络的电量分析与预测方法，并设计一个具有高预测精度的模型，运用LSTM 神经网络技术进行电量预测，有效处理了序列数据中长期依赖的问题，提高了预测的准确性。该模型设计的理论分析与实践应用价值具有较高的参考价值。

2 电量预测影响因素分析

电量预测的准确性受多种因素的影响。为了设计一个高精度的电量预测模型，需要探讨影响电量预测的主要因素，以便为后续神经网络模型的建立提供依据[1]。

2.1 气候因素

气候因素对电量需求具有明显影响。温度、湿度、风速等气象条件直接影响空调、供暖和通风设备的使用，从而导致电量需求的变化。因此，在电量预测模型中，考虑气候因素具有重要意义。

2.2 经济发展水平

经济发展水平直接关系到能源消费的规模和结构。随着经济的发展，居民生活水平提高，工业生产活动增加，电量需求也相应地增长。因此，在电量预测模型中，需要考虑经济发展水平的影响。

2.3 人口规模与分布

人口规模与分布对电力需求具有直接影响。人口数量的增长以及城市化进程加快都将导致居民用电需求的增加。……