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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.
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文献信息
篇名 基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究
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
研究方向 页码范围 108
页数 1页 分类号 TM715
字数 1858字 语种 中文
DOI
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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
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