典型文献
新型配电网大数据集成技术与应用
文献摘要：
随着可再生能源和互联网技术的快速发展,以大数据为代表的新型互联网技术为大量能源节点与信息节点间能量流和信息流的双向流动提供了可能,推动了能源体系的又一次变革.由于多能互补系统中冷热电负荷具有强随机性,且与各自的输入呈现非线性关系,因此人工神经网络常被用于多能互补综合能源系统中的冷热电负荷的预测.为解决新型配电网中多设备互联问题,本文在采集到多源异构数据的基础上,建立了基于IEC61850标准的新型配电网多设备信息模型.考虑到多源异构数据结构复杂、种类繁多,从逻辑和物理层面分析不同来源、不同格式数据的时间、空间、量值等特性,并综合考虑配电网大数据中多能负荷的不确定性,研究了基于大数据的新型配电网冷热电负荷预测方法.最后,基于对泰州中国医药城冷热电负荷特征分析,对其中冷热电负荷进行了预测,验证了本文所研究的新型配电网大数据集成技术的有效性与可行性.
文献关键词：
大数据集成;多源数据预处理;IEC61850建模;负荷特征分析;多能负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
梁馨予;方锐;甘青山;施亮;何律;管婵波
作者机构：
常州供电公司,江苏常州213000
文献出处：
引用格式：
[1]梁馨予;方锐;甘青山;施亮;何律;管婵波-.新型配电网大数据集成技术与应用)[J].电力大数据,2022(07):53-61
A类：
多源数据预处理,多能负荷预测
B类：
新型配电网,大数据集成,数据集成技术,技术与应用,可再生能源,能量流,信息流,双向流动,能源体系,多能互补系统,中冷,随机性,非线性关系,此人,人工神经网络,综合能源系统,多设备,设备互联,多源异构数据,IEC61850,设备信息,信息模型,数据结构,物理层,不同来源,同格,冷热电负荷预测,负荷预测方法,泰州,负荷特征分析
AB值：
0.230666
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