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基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真
被引量：
7
1
作者
吕守旭
《中国电力》
CSCD
北大核心
2017年第4期172-175,共4页
针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题。提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型,其采用Map/Reduce模型处理智能电网中的大数据,依据大数据统计和分析结果,将智能电网划分成不同的子网,采用不同负荷预测模型预测各子...
针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题。提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型,其采用Map/Reduce模型处理智能电网中的大数据,依据大数据统计和分析结果,将智能电网划分成不同的子网,采用不同负荷预测模型预测各子网负荷。融合子网的预测结果修正总体智能电网的负荷预测值。将负荷预测值输入智能电网降损概率评估模型,实现单一因素和组合因素约束下的智能电网降损分析,对智能电网降损效果进行动态评估。实验结果表明,所设计模型对智能电网工作日和休息日的负荷预测效果较好。
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关键词
大数据
智能电网
负荷预测
降损
下载PDF
职称材料
题名
基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真
被引量：
7
1
作者
吕守旭
机构
国网山东枣庄供电公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2017年第4期172-175,共4页
文摘
针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题。提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型,其采用Map/Reduce模型处理智能电网中的大数据,依据大数据统计和分析结果,将智能电网划分成不同的子网,采用不同负荷预测模型预测各子网负荷。融合子网的预测结果修正总体智能电网的负荷预测值。将负荷预测值输入智能电网降损概率评估模型,实现单一因素和组合因素约束下的智能电网降损分析,对智能电网降损效果进行动态评估。实验结果表明,所设计模型对智能电网工作日和休息日的负荷预测效果较好。
关键词
大数据
智能电网
负荷预测
降损
Keywords
big
data
smart
grid
load
prediction
joss
reduction
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
TM743
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真
吕守旭
《中国电力》
CSCD
北大核心
2017
7
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