【摘 要】
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为了解决经济新常态下电力需求预测难度较大的问题,本文提出了一种基于大数据条件下的分组负荷预测方法,该方法打破了以往根据行政区或固定行业分类开展预测的思路,通过充分
【机 构】
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为了解决经济新常态下电力需求预测难度较大的问题,本文提出了一种基于大数据条件下的分组负荷预测方法,该方法打破了以往根据行政区或固定行业分类开展预测的思路,通过充分挖掘大数据环境下的用电信息进行分析预测。首先,对基础数据进行辨识不良数据、修补坏数据等预处理,再根据不同行业的用电负荷特性,提取不同行业典型负荷曲线;利用K-means聚类算法将行业内用户级的负荷根据其曲线特性的不同进行聚类,进一步形成分组负荷;然后,选择时间序列法、月间相关算法、影响因素预测法等合适的预测方法对不同组负荷分别进行预测;最后,根据
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