计量系统下基于边缘计算的电量预测

• 作者: 侯文静 文红 杨骏 蒋屹新 许爱东
• 来源期刊: 智能电网(汉斯)
• 学科: 经济
• 关键词: 计量系统 边缘计算 梯度提升树 在线学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 23-30
• 页数: 8页
• 分类号: F4

摘要

智能电网计量系统拥有海量电力数据,对数据进行合理高效的数据处理,在接近用户侧充分利用数据进行计量系统的业务改善,可以提高电力效率和用户体验。边缘计算模型将应用服务程序的全部或部分计算任务从云端迁移到网络边缘侧的边缘设备端执行,提高了数据传输效率,保证了数据处理的实时性,同时降低了网络拥塞的可能性。本文提出一种计量系统下的基于边缘计算的电量预测方法,该方法基于边缘计算模型优秀的实时性,结合机器学习领域的梯度提升树算法以及在线学习方式,能够高效并精准地对海量电力数据进行实时训练及进行电量预测。