In der heutigen Welt sind die Beziehungen zwischen Angebot und Nachfrage von elektrischer Energie und den Schwankungen der Marktpreise zu Schlüsselfragen im Bereich der globalen Energie geworden. Strom direkt beeinflusst die Entwicklung des Landes, die industrielle Produktion und das Leben der Menschen. Der Anstieg des Energieverbrauchs führt zu einer erhöhten Komplexität des Stromsystems. Die Herausforderung besteht darin, die Stabilität der Stromversorgung und die Rationalität der Marktpreise sicherzustellen. Elektrische Lastprognosen und die Analyse der Marktpreise sind daher im Energie- und Finanzsektor entscheidend. Die Prognose der elektrischen Last kann dabei helfen, die Energieversorgung rational zu planen und Ressourcen effektiv zuzuweisen. Marktpreisschwankungen beeinflussen direkt die Investitionsentscheidungen und Renditen der Marktteilnehmer. Die Genauigkeit der Vorhersage von Preisänderungen im Strommarkt kann Investoren helfen, größere Renditen zu erzielen.
Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, elektrische Lastprognosen und Marktpreisanalysen durchzuführen, um Schlüsselprobleme im Energie- und Finanzsektor zu lösen. Deep-Learning-Technologien wie neuronale Netzwerke, LSTM-Netzwerke und Transformator-Modelle werden verwendet, da deren jeweilige Vorteile einander ergänzen und die Vorhersagegenauigkeit verbessern. Durch die Verwendung dieser integrierten Ansätze werden Lösungen für die elektrische Lastprognose und die Marktpreisanalyse erwartet, um Entscheidungsträgern fundierte Entscheidungen zu erleichtern und die nachhaltige Entwicklung der Energiebranche zu fördern.
Die Forschung zeigt, dass Deep Learning-Modelle, darunter ANN, LSTM und Transformer, in der Stromlastprognose und der Marktpreisanalyse immer wichtiger werden. Diese Modelle können automatische Merkmale extrahieren, nichtlineare Beziehungen verarbeiten und die Fusion von Mehrquellendaten bewältigen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die vorgeschlagene Methode mit dem integrierten ANN–LSTM–Transformator-Ansatz eine hohe Vorhersagegenauigkeit und Effizienz in der Stromenergiebranche aufweist.
Zusammenfassend hat diese Studie gezeigt, dass die Integration von ANN, LSTM und Transformer-Modellen in ein umfassendes Rahmenwerk eine Multi-Facettierte Prognosemethode ermöglicht. Eine zeitgemäße Stromlastprognose und Analysen der Marktpreise profitieren von dieser Methode, die dadurch höhere Zuverlässigkeit und Genauigkeit bietet. Durch die Kombination dieser Methoden kann die Leistung des Vorhersagesystems erhöht werden, was wiederum die Entscheidungsfindung unterstützt und die Entwicklung der Energiebranche vorantreibt.