基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

• 作者: 庞吉 王刚
• 来源期刊: IT经理世界
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 短期电力负荷 预测方法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 行业信息化
• 页码范围: 108
• 页数: 1页
• 分类号: TM715
• 字数: 1858字
• 语种: 中文

摘要

现阶段,各项社会生产和经济活动对电力能源的需求越来越大,电力负荷预测方法的研究和相关工作成为人们关注和重点内容.电力负荷预测通过对天气、经济、社会以及符合等大量数据进行综合分析,得出历史电力负荷变动规律对未来电力负荷变化的影响关系,找到电力负荷与外界诸多因素之间的潜在的关联性.开展短期电力负荷预测工作,能够对提高发电机工作效率、经济调度和电力影响等起到显著的促进作用,负荷预测的整体精度关系到发电设备的运行状态和使用性能,减少电网整体的运行成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚		5	0	0.0	0.0
2	庞吉		5	0	0.0	0.0