基于气象与移动数据的楼宇短期负荷预测

• 作者: 卜凡鹏 田世明 田英杰 苏运 蒲天骄
• 来源期刊: 测绘地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 移动数据 模糊C聚类 梯度提升决策树 楼宇负荷
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: P208|TM73
• 字数: 3176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.2095-6045.2018448

摘要

针对用电负荷预测问题,提出了一种基于气象数据及移动人群数据的楼宇短期负荷建模方法,使用上海某商场移动数据及该地天气数据作为特征参数,对于样本特征使用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)预处理,具有相似特征的时刻的气象与移动人群数据分别建立梯度提升决策树(gra-dient lifting decision tree,GBDT)模型.实验表明,引入移动数据对于小样本楼宇短期负荷建模精度有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田世明		40	1298	13.0	36.0
2	蒲天骄		46	1069	16.0	32.0
3	卜凡鹏		13	84	5.0	8.0
4	苏运		27	167	7.0	12.0
5	田英杰		8	14	2.0	3.0