%0 Journal Article
%T 海量数据下的电力负荷短期预测
%A 张素香
%A 赵丙镇
%A 王风雨
%A 张东
%J 中国电机工程学报
%P 37-42
%D 2015
%R 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.01.005
%X 该文研究海量数据下的短期电力负荷预测方法,基于局部加权线性回归和云计算平台,建立并行局部加权线性回归模型。同时,为剔除坏数据,采用最大熵建立坏数据分类模型,保证历史数据的有效性。实验数据来自已建的甘肃某智能园区。实验结果表明,提出的并行局部加权模型用于短期电力负荷预测是可行的,平均均方根误差为3.01%,完全满足负荷预测的要求,并极大地减少了负荷预测时间,提高预测精度。
%K 大数据
%K 云计算
%K 负荷预测
%K 局部加权线性回归
%U http://www.pcsee.org/CN/abstract/abstract27453.shtml