基于强化集成学习的配变日负荷曲线预测模型

• 作者: 张照 王尉 王艳龙 章柯 陈朔 陈雪圆
• 来源期刊: 安徽电气工程职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷曲线预测 负荷相似日 集成强化学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 政治·经济·法律
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: F272.13|TM714
• 语种: 中文

摘要

配变日负荷曲线可用于准确监测配变运行状态,文章采用特征工程与相似度聚类的方法生成负荷相似日簇,在此基础上使用集成强化学习构建了配变日负荷预测模型.经应用验证,该模型可对各配变负荷曲线进行准确预测,实现配变负荷状态预感知,为电网调度管理、运行检查工作提供支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章柯		3	2	1.0	1.0
2	陈朔		5	0	0.0	0.0
3	王尉		4	0	0.0	0.0
4	王艳龙		3	0	0.0	0.0
5	张照		1	0	0.0	0.0
6	陈雪圆		1	0	0.0	0.0