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基于大数据的多子网负荷预测

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【作者】 刘晓悦孙海鹤

【Author】 LIU Xiaoyue;SUN Haihe;School of Electrical Engineering,North China University of Science and Technology;

【机构】 华北理工大学电气工程学院

【摘要】 针对集中式负荷预测方法没有考虑到各区域内负荷特性的不同,也不能充分利用电网大数据优势的问题,提出了基于大数据的多子网预测方法。该方法通过子网预测实现大电网的预测。根据大数据分析负荷变化规律,利用数据挖掘原理对样本进行聚类。基于大数据对子网划分,根据相似度评价方法对子网合并,利用神经网络建立子网负荷预测模型。为验证所提方法的有效性,利用电网数据进行算例分析,对比集中式负荷预测,所提方法预测效果更好并且用时更少,在大电网负荷预测中有一定实用价值。

【基金】 国家自然科学基金资助项目:矿山岩石破裂致灾损伤演化与声发射时频信息特征关系实验研究(51574102)
【所属期刊栏目】 计算机科学与应用 (2020年12期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2020.12.015
  • 【分类号】TP311.13;TM715
  • 【下载频次】72
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