%0 Journal Article
%T 一种应用大数据技术的中长期负荷预测方法
%A 程潜善
%A 方华亮
%J 武汉大学学报(工学版)
%D 2017
%X 针对当前电力系统中长期负荷预测过于依赖模型、数据利用效率低的不足,提出了一种中长期负荷的大数据预测方法.该方法采用分析-综合的预测模式,在数据分析的基础上实现负荷预测的建模.首先对负荷进行分层分区与分类以解构负荷预测大数据,多角度分析类型负荷的增长特性;然后基于增长特性建立分析模型,分别预测分区类型负荷的增长;最后基于数据解构模式建立综合模型,统筹分析模型、协调全局负荷、整合大区域负荷总体增量.研究算例表明,该方法能对负荷增长的细节进行分析,能对区域各负荷增量进行整合,具有较高的精确度
%K 中长期负荷预测
%K 大数据技术
%K 分析-综合预测
%K 分区分类
%U http://wsdd.cbpt.cnki.net/WKC/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=bfe232cc-31f8-43b3-b318-b2ccdb231d93