基于大数据的多子网负荷预测

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.

关键词：大数据、数据挖掘、神经网络、负荷预测、子网预测、相似度评价

所属期刊栏目：43

分类号：TN919-34;TM743

资助基金：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

在线出版日期：2020-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-64,68