典型文献
基于智能电能表大数据的非侵入式短期多节点负载预测
文献摘要：
文中结合智能电能表计量大数据,对一定区域内的负载进行非侵入式多节点短期预测的方法进行了研究.同时研究了集聚效应对负载建模和预测的影响,说明了多节点预测的优势与必要性;评估了影响电能需求的变量,并对数据集进行特征选择.使用多元线性回归模型对自顶向下与自底向上两类预测方法进行了比较,在真实数据上的测试表明,以智能电能表计量大数据为支撑的自底向上方法在短期多节点负载预测上具有优势.
文献关键词：
智能电能表;电力大数据;负载预测;时间序列;数据挖掘
中图分类号：
作者姓名：
王智;陈福胜;胡军华;杨静;苏玉萍
作者机构：
国家电网湖南省电力公司,长沙410004
文献出处：
引用格式：
[1]王智;陈福胜;胡军华;杨静;苏玉萍-.基于智能电能表大数据的非侵入式短期多节点负载预测)[J].电测与仪表,2022(04):29-33
A类：
B类：
智能电能表,非侵入式,多节点,负载预测,电能表计量,短期预测,集聚效应,负载建模,点预测,特征选择,多元线性回归模型,自顶向下,底向上,真实数据,测试表明,电力大数据
AB值：
0.285267
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