發(fā)布時(shí)間：2017-07-20 02:15

  本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期電力負(fù)荷預(yù)測

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【摘要】：隨著電力數(shù)據(jù)采集成本降低及大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)等因素,電網(wǎng)中可獲取的數(shù)據(jù)類型日益豐富。以往的集中式預(yù)測方法對海量電力數(shù)據(jù)的分析能力有限。提出基于大數(shù)據(jù)和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期電力負(fù)荷預(yù)測,建立短期電力負(fù)荷預(yù)測模型。利用國家電網(wǎng)的實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù),采用所提方法進(jìn)行預(yù)測,與實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)及集中式負(fù)荷預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果證明,所提方法預(yù)測精度較高,降低了負(fù)荷預(yù)測時(shí)間,在實(shí)際應(yīng)用中具有可行性。
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;人力資源和社會保障部人事考試中心;北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司;國網(wǎng)遼寧省電力有限公司信息通信分公司;
【關(guān)鍵詞】： 電力大數(shù)據(jù) 粒子群算法 并行PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力負(fù)荷預(yù)測 電力負(fù)荷影響因素
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.U1509214) 國網(wǎng)科技部基金資助項(xiàng)目(No.SGTYHT/14-JS-188)~~
【分類號】：TP183;TM715
【正文快照】： 1引言電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的水平成為衡量電力系統(tǒng)管理現(xiàn)代化的標(biāo)志之一[1]。短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的重要組成部分[2]。隨著電力市場改革,電力短期負(fù)荷預(yù)測精度直接影響電網(wǎng)及發(fā)電廠的經(jīng)濟(jì)效益[3]。近年來,世界各國都在積極開展智能電網(wǎng)的研究工作。電網(wǎng)發(fā)電、調(diào)度、通

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：565835