基于大数据和优化神经网络短期电力负荷预测

发布时间：2017-07-20 02:15

  本文关键词：基于大数据和优化神经网络短期电力负荷预测

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【摘要】：随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素,电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测,建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据,采用所提方法进行预测,与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较,结果证明,所提方法预测精度较高,降低了负荷预测时间,在实际应用中具有可行性。
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;人力资源和社会保障部人事考试中心;北京国电通网络技术有限公司;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;
【关键词】： 电力大数据 粒子群算法 并行PSO优化神经网络 电力负荷预测 电力负荷影响因素
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.U1509214) 国网科技部基金资助项目(No.SGTYHT/14-JS-188)~~
【分类号】：TP183;TM715
【正文快照】： 1引言电力系统负荷预测的水平成为衡量电力系统管理现代化的标志之一[1]。短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分[2]。随着电力市场改革,电力短期负荷预测精度直接影响电网及发电厂的经济效益[3]。近年来,世界各国都在积极开展智能电网的研究工作。电网发电、调度、通

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