【摘 要】
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针对用电负荷预测问题,提出了一种基于气象数据及移动人群数据的楼宇短期负荷建模方法,使用上海某商场移动数据及该地天气数据作为特征参数,对于样本特征使用模糊C均值(fuzzy
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司; 国网上海市电力公司;
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(52094017002U)
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针对用电负荷预测问题,提出了一种基于气象数据及移动人群数据的楼宇短期负荷建模方法,使用上海某商场移动数据及该地天气数据作为特征参数,对于样本特征使用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)预处理,具有相似特征的时刻的气象与移动人群数据分别建立梯度提升决策树(gradient lifting decision tree,GBDT)模型。实验表明,引入移动数据对于小样本楼宇短期负荷建模精度有所提升。
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