【摘 要】
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气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调
【机 构】
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江苏省气象台,中国气象局交通气象重点开放实验室,江苏省气象科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(41805036);中国气象局2017年决策气象服务专项;江苏省气象局科研面上项目(KM201708)
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气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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