论文部分内容阅读
随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素,电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测,建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据,采用所提方法进行预测,与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较,结果证明,所提方法预测精度较高,降低了负荷预测时间,在实际应用中具有可行性。