基于大数据分析算法的电力负荷预测研究

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电力负荷预测从根本上影响着电力系统规划和运行,研究的主要意义在于精准的负荷预测方法能够保证供电分配的科学性并维持社会的用电平衡。
  论文探讨了电力负荷预测的研究意义,并对负荷预测的各类方法进行了归纳总结,同时分别指出了其优缺点以及适用范围。
  基于大数据的理念,采用分布式计算架构对研究对象进行了分层分级处理,并进一步运用云存储和虚拟化技术对庞大数据进行分析解剖。以通讯信道估计参数的模型为基础,建立了适合预测电力负荷的“CE-BEM”负荷参数模型。模型预测过程中,根据所收集的历史负荷数据的特征,将时间分块,最终完成对负荷参数的估计。并利用归一化均方误差对模型预测结果的精确度展开评价。根据负荷的实际值与预测值的吻合度匹配结果,提出了“CE-BEM平移算法”模型。最终通过改进的新模型将对负荷参数估计的精确度从10-4数量级提高到了10-7数量级。
  为进一步检验模型的精确度,论文建立了另一个多径衰落仿真模型,并利用该模型模拟出一个9×20000的仿真数据库,将预测范围扩大了10倍。随着预测范围的扩大,对“CE-BEM”模型和“CE-BEM平移算法”模型在分块方面做出了相应的调整。最终进一步对改进前后的两个预测模型的精确度完成了验证。
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