基于多源数据的自适应电力负荷预测方法

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为满足电力规划部门的实际需求,并充分利用海量开源数据,提出一种基于开源大数据,自主整理数据并自适应选择预测模型的电力负荷预测方法,该方法通过收集海量数据并归类,筛选得到多个与负荷预测强相关的数据源,并提出自适应负荷预测模型,该模型应用灰色预测函数、弹性系数预测函数、人均用电量预测函数、人工神经网络预测函数等多种数学方法,且可以根据数据来源进行相应拓展,并采用四种评价指标对多源预测结果进行修正。实例应用结果表明,该方法可以提高预测精度,工程实用价值较大。
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