【摘 要】
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在电力系统中,中长期用电需求预测是很多工作的前提,准确的用电需求预测,可以合理地安排机组启停,规划电网建设,提高经济效益和社会效益。传统中长期用电需求预测方法有很多,主要分为基于经济因素的回归预测方法和基于时间序列的预测方法。然而,目前的预测方法考虑的因素主要为GDP、气候以及历史负荷等,所用数据也仅限于传统的结构化数据。近年来,大数据概念受到极大关注,在电力系统中应用大数据技术成为新的研究热点。
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在电力系统中,中长期用电需求预测是很多工作的前提,准确的用电需求预测,可以合理地安排机组启停,规划电网建设,提高经济效益和社会效益。传统中长期用电需求预测方法有很多,主要分为基于经济因素的回归预测方法和基于时间序列的预测方法。然而,目前的预测方法考虑的因素主要为GDP、气候以及历史负荷等,所用数据也仅限于传统的结构化数据。近年来,大数据概念受到极大关注,在电力系统中应用大数据技术成为新的研究热点。然而现有研究主要涉及计算模型和算法的改进,关于如何将更丰富的数据应用于用电需求预测的研究未见公开报道。本
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