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随着电力用电信息采集系统的优化升级,电力用户侧除了能够采集到传统的电能使用信息外,也能获得用户电能质量、96点负荷曲线、用电行为偏好等多维度反映用户特性的数据。配电台区负荷预测作为传统负荷预测领域的细分,是进行精细化的台区用电管理、运行调度与网架结构优化的新兴手段。受制于台区负荷的随机性与多样性,传统预测方法在台区级的预测中表现欠佳,而借助大数据平台这一新兴工具,对用户侧采集到的冗杂且大量的用户特性信息加以利用,能够有效提高台区负荷预测的预测精度与预测适应性。本文分析台区负荷数据的特点及其关联因素,