【摘 要】
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短期负荷预测无论是对电网动态估计还是电力负荷调度均有着重要的现实意义。面对海量的负荷数据与监测数据,需充分挖掘价值信息,以完成负荷预测。因此,以电力系统大数据特性
【机 构】
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广东电网揭阳普宁供电局有限责任公司
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短期负荷预测无论是对电网动态估计还是电力负荷调度均有着重要的现实意义。面对海量的负荷数据与监测数据,需充分挖掘价值信息,以完成负荷预测。因此,以电力系统大数据特性为出发点,分析了用户用电规律和影响因素,提出了基于Hadoop架构的大数据技术,用于预测短期负荷。通过实验数据测试证明,该方法能够有效提高短期负荷预测精度,具有实用意义。
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