基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真

• 作者: 吕守旭
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 智能电网 负荷预测 降损
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 电力信息化
• 页码范围: 172-175
• 页数: 4页
• 分类号: TM711
• 字数: 3043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2017.04.172.04

摘要

针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题.提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型,其采用Map/Reduce模型处理智能电网中的大数据,依据大数据统计和分析结果,将智能电网划分成不同的子网,采用不同负荷预测模型预测各子网负荷.融合子网的预测结果修正总体智能电网的负荷预测值.将负荷预测值输入智能电网降损概率评估模型,实现单一因素和组合因素约束下的智能电网降损分析,对智能电网降损效果进行动态评估.实验结果表明,所设计模型对智能电网工作日和休息日的负荷预测效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕守旭		1	6	1.0	1.0