《表1 不接光伏的负荷预测输入特征》

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《基于LSTM的钢铁工业地区母线短期负荷预测研究》

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由于历史负荷之间大体趋势相同，但每日负荷受该日日期类型、气象因素（温度与光照）、电价波动、钢铁期货水平变化而产生相应的变化。电价与工业负荷波动之间有密切的联系，钢铁工业在电价高的白天负荷低于夜晚，在08:00电价变化分界处，负荷会明显减少。钢铁市场价格的浮动也与钢铁负荷变化相关，钢铁价格上涨时，钢铁工业负荷随之升高；相反地，钢铁市场低迷时，钢铁工业负荷也会降低。同时，光照因素对没有光伏电厂接入的母线负荷预测影响较小。综合考虑各母线负荷的实际情况，把负荷历史数据和多种影响因素量化值的集合作为深度学习LSTM网络预测模型的输入量[14]，建立了两种负荷预测的输入特征集。特征集分别如表1、表2所示。