基于电力大数据和人工智能的短期负荷预测

• 作者: 梅震
• 来源期刊: 中外建筑
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 电力大数据 人工智能 互联网
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 建构技术
• 页码范围: 215-216
• 页数: 2页
• 分类号: TU734
• 语种: 中文

摘要

负荷预测是电力系统规划、调度、运行、检修中的一项重要内容,也是D5000和OPEN3000平台的重要模块.在“能源互联网”和“互联网+”的现代背景下,电网负荷受多重复杂因素影响.本文分析了如何挖掘快速增长的电力大数据信息,提取各影响因素的特征参量,将其用于短期电力负荷预测.同时,讨论了如何采用现代人工智能算法,分析各因素对短期负荷的作用机理实现精准预测.最后,指出未来的主要研究方向,并对我国电力负荷预测工作的开展提出了相应建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅震		1	0	0.0	0.0