基于隐含数据信息挖掘的贝叶斯电采暖负荷预测

摘要：

冬季电采暖负荷的准确预测对电网安全稳定运行以及电力系统调峰和调频具有重要意义.为充分挖掘冬季电采暖负荷数据中隐含信息,提出基于贝叶斯网络的多变量冬季电采暖负荷预测方法.首先将隐含信息数据中的多变量数据分为可观测数据和隐含数据,依据变量之间的影响机制搭建贝叶斯网络结构,并通过EM(Expectation Maximization Algorithm)算法训练可观测数据信息,获取隐含数据分布,进而基于可观测数据和隐含数据实现冬季电采暖负荷预测.采用北京市电力公司提供的冬季电采暖负荷实测数据进行验证,结果表明,采用贝叶斯网络进行电采暖负荷预测具有较高的预测精度.

关键词：电采暖负荷预测、贝叶斯网络、隐含数据、概率分布

所属期刊栏目：55

分类号：TM72(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国网北京市电力公司科技项目52022316001P

在线出版日期：2019-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：88-93