基于电能计量的电力系统负荷预测研究

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摘要本文充分运用详尽的电能计量数据,对电力系统负荷预测的理论和手法进行了更为深入的研究。利用尖端的数据挖掘工具和机器学习算法,深挖电能计量数值与系统负荷之间的隐秘联系。经过严谨的模型检验,展示了超高的预测精度,这恰好满足电力系统运行所需。从电能计量的视角,本项研究讨论了负荷预测对电力系统调度、电力市场交易还有电网规划等诸多问题的影响。由此,能够帮助提升电力系统运营的安全和效率,为运营决策提供更为科学,实用的参考和依据。

作者孙旭冷鹏飞

机构地区烟台东方威思顿电气有限公司

出处《中国科技期刊数据库工业A》 2024年第7期0037-0040,共4页

关键词电能计量电力系统负荷预测数据挖掘机器学习电力系统运营

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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