典型文献
基于大数据的地区短期负荷预测方法
文献摘要：
短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要意义.针对天气对负荷的影响采用基于大数据的回归分析法进行量化研究,以寻找因变量和自变量之间的回归关系为基础,通过建立其函数表达式来确定模型参数实现负荷预测.针对大用户对负荷的影响,采用事前确认+概率负荷预测方法进行量化研究.针对非冲击性负荷,采用事先电话确认各个大用户各个时间段的负荷水平.针对冲击性钢铁负荷,采用数据挖掘方法分析其在96个预测点的负荷高低概率值,根据概率值进行预测.通过实践验证,该方法能够有效提高地区短期负荷预测准确率.
文献关键词：
电力系统;短期负荷预测;选择应用
中图分类号：
作者姓名：
谢冬冬;宋晓;荣家鹏;李广建;崔超超;潘雪晴
作者机构：
国网焦作供电公司,454002,河南焦作;河南省电力科学研究院,450000,河南郑州
文献出处：
引用格式：
[1]谢冬冬;宋晓;荣家鹏;李广建;崔超超;潘雪晴-.基于大数据的地区短期负荷预测方法)[J].电世界,2022(04):1-5
A类：
概率负荷预测
B类：
短期负荷预测,负荷预测方法,电力系统,经济运行,回归分析法,量化研究,因变量,回归关系,函数表达式,定模,大用户,事前,冲击性负荷,事先,负荷水平,对冲,钢铁,铁负荷,挖掘方法,实践验证,预测准确率,选择应用
AB值：
0.313068
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