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摘要
电力调度、可靠性分析和维护规划是智慧电网短期负荷预测的关键,对此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的Bagging预测模型,并用该模型预测小时负荷。先用CNN来训练大负荷数据集的预测模型。然后,将一个实际的工业负荷数据集分割成多个子集,对这些子集上的预测模型进行微调,建立学习弱预测模型,并将这些弱预测模型组装起来,进行Bagging模型预测,该学习和组装过程在Spark上实现。在实验中,利用实际数据来验证,结果证明该方法相对于现有方法具有更好的预测性能。
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单位国电南瑞科技股份有限公司
