基于改进自适应遗传算法综合能源规划的研究与分析

• 作者: 徐伟燕
• 来源期刊: 电力大数据
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据技术 负荷预测 改进自适应遗传算法 综合能源规划
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 大数据专题
• 页码范围: 34-40
• 页数: 7页
• 分类号: TM74
• 字数: 4806字
• 语种: 中文

摘要

为了解决日益严峻的社会环境和日趋枯竭资源问题,让不同能源结构能够得到优化配置,本文采用了改进的自适应遗传算法来对能源进行预测分析,借助计量自动化系统提供的大量电力负荷数据,基于用户群体分析与识别,改进自适应遗传算法等大数据技术对负荷进行预测,并对不同行业和部门,不同能源结构进行深入的分析与研究与探讨.对比传统的几种预测算法,得出改进的自适应遗传算法具有更加准确的预测能力,研究结果表明,提前做好相关能源的预测,对能源结构进行过综合的规划是很有必要的,可以引领能源模式走入一种全新的模式,开拓能源互联网新时代.为能源结构的转型升级做好必要的工作.能源的综合规划能缓解现在面临的能源危机和环境污染等严重的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐伟燕		2	5	1.0	2.0