基于大数据技术的智能电网企业日用电量预测模型实现

发布时间：2021-10-01 00:23

　　随着大数据技术与电力信息技术的不断发展与融合,越来越多的机器学习算法也被应用到了智能电网领域,而电力需求预测也成为了当前的热点内容。传统的电力系统是以自上而下的运行管理模式为主导,往往会因为用户的用电需求达不到使用量而造成一定的资源浪费。但在如今的拥有集成的、高速双向通信网络的智能电网体系下,完全可以通过先进的设备技术、控制方法、传感和测量技术对硬件及客观条件诸如天气、温度等特征进行收集,并将之转换为连续或者离散的数字化特征。然后再以此数据作为训练集,并使用预测算法调试出适当的模型,预测出用户的电能需求范围边界值,从而加强电力需求侧的用电管理,使得电能资源可以得到更有效率的使用。当前国内主要的用电量预测方向往往是针对某一地区的整体用电需求为预测目标,以满足整体的用电规划,而本文着眼于企业这一特殊的电力用户进行用电量预测,正是希望借助精确的用电需求预测方法,构造有效的异常用电行为分析模型,从而对企业的用电需求进行更深一步的细化预测。这既可以解决企业用电需求的问题,又可以减少电力资源的浪费,从而使电力的配给达到平衡。本文以扬中市20个月1454家企业的日用电量为样本数据集,在前三章中主要分... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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图 2-2 weather 表数据格式Figure 2-2 weather table data formatweather 表的字段含义如表 2-2 所示：表 2-2 weather 字段表Table 2-2 weather field table列名 类型 含义 示例dt string 日期 20150101temperature_bigh bigint 当天最高温度 8temperature_low bigint 当天最低温度 -4weather string 天气 晴wind_direction string 风向 西南风wind_speed string 风力 小于 3 级

图 2-3 节假日数据Figure 2-3 Holiday data如表 2-3 所示：表 2-3 hoilday 字段表Table 2-3 hoilday field table类型 含义 string 日期 bigint 节假日标注并选择合理方法进行填充。空缺值充，对离散型数据将使用该数据中的据的字段特点，可以确定空缺值的格


本文编号：3416912