基于电力大数据和人工智能的短期负荷预测

作者：梅震

来源：中外建筑, 2018, (10): 215-216.

DOI：10.19940/j.cnki.1008-0422.2018.10.062

• 负荷预测
• 电力大数据
• 人工智能
• 互联网

负荷预测是电力系统规划、调度、运行、检修中的一项重要内容,也是D5000和OPEN3000平台的重要模块。在"能源互联网"和"互联网+"的现代背景下,电网负荷受多重复杂因素影响。本文分析了如何挖掘快速增长的电力大数据信息,提取各影响因素的特征参量,将其用于短期电力负荷预测。同时,讨论了如何采用现代人工智能算法,分析各因素对短期负荷的作用机理实现精准预测。最后,指出未来的主要研究方向,并对我国电力负荷预测工作的开展提出了相应建议。