基于电力大数据的负荷预测模型构建与实现

张传海; 李昂; 夏贤明; 梁昆

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基于电力大数据的负荷预测模型构建与实现

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随着经济发展,各大工厂企业兴起,人们对电力的需求越来越大,合理分配电力负荷至关重要。电力负荷分配过多会导致资源浪费,电力负荷分配过少则会导致部分人群用电紧张,因此负荷预测在电力市场中发挥着重要作用。负荷预测结果准确有利于减少负荷分配不合理现象,提高社会效益,为协调各条线路负荷提供便利。将分析影响负荷变化的因素,使用大量数据归纳总结出负荷变化与影响因素之间的不变定律,使用相对误差评价方法对比预测结果与实际负荷,以验证该负荷预测方法的可行性。

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来源
《通讯世界》 |2023年第8期|121-123|共3页
作者
张传海; 李昂; 夏贤明; 梁昆;
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作者单位

国网安徽省电力有限公司合肥供电公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类线路及杆塔;
关键词
大数据; 负荷预测; 聚类; 决策树; 相对误差评价;

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