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基于云平台的电力系统能源负荷预测研究
文献摘要：
为提高电力系统能源负荷预测的效率和精度,提出了一种基于云平台的电力系统能源负荷预测方法.首先,为提高电力系统采集数据的入库效率和查询效率,提出一种分布式的数据采集系统结构框架,并设计了大数据云平台架构;其次,运用极限学习机对区域日负荷进行了准确预测.研究结果表明,该方法有效提高了电力系统能源负荷预测的效率和精度,为电力管理和调度部门及时制定调度计划与运控策略提供了科学决策的依据.
文献关键词：
云平台;大数据;极限学习机;数据采集;负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
廖嘉炜;卢有飞;宋强;徐炫东
作者机构：
广东电网有限责任公司广州供电局,广东 广州 510665
文献出处：
引用格式：
[1]廖嘉炜;卢有飞;宋强;徐炫东-.基于云平台的电力系统能源负荷预测研究)[J].机械设计与制造工程,2022(10):79-81
A类：
B类：
电力系统,预测研究,负荷预测方法,采集数据,入库,查询效率,数据采集系统,系统结构,结构框架,大数据云平台,云平台架构,极限学习机,准确预测,电力管理,定调,调度计划,科学决策
AB值：
0.322718
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