用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测

• 作者: 黄锦增 乡立 段炼
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能电网 电力数据 负荷预测 异常检测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.01.020

摘要

构建了一个电力数据管理分析系统,并设计了电力负荷预测算法和异常数据检测算法问题.首先,针对BP神经网络在预测电力负荷存在的因初始权值与阈值设置影响估计精度的问题,提出利用粒子群优化BP神经网络网络参数,提高了预测算法的收敛速度与预测精度;然后,针对电力数据异常检测算法效率较低的问题,提出了基于改进谱聚类的异常数据检测算法,提升了电力异常数据检测效率;最后,通过实际电力数据对算法进行了测试,验证了所提算法的有效性.