基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究
现阶段,各项社会生产和经济活动对电力能源的需求越来越大,电力负荷预测方法的研究和相关工作成为人们关注和重点内容.电力负荷预测通过对天气、经济、社会以及符合等大量数据进行综合分析,得出历史电力负荷变动规律对未来电力负荷变化的影响关系,找到电力负荷与外界诸多因素之间的潜在的关联性.开展短期电力负荷预测工作,能够对提高发电机工作效率、经济调度和电力影响等起到显著的促进作用,负荷预测的整体精度关系到发电设备的运行状态和使用性能,减少电网整体的运行成本.
机器学习、短期电力负荷、预测方法
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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