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王智,陈福胜,胡军华,杨静,苏玉萍.基于智能电能表大数据的非侵入式短期多节点负载预测[J].电测与仪表,2022,59(4):29-33.
Wang Zhi,Chen Fusheng,Hu Junhua,Yang Jing,Su Yuping.Non-intrusive short-term multi-nodal load forecasting based on smart metering big data[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(4):29-33.
基于智能电能表大数据的非侵入式短期多节点负载预测
Non-intrusive short-term multi-nodal load forecasting based on smart metering big data
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.04.005
中文关键词:  智能电表  电力大数据  负载预测  时间序列  数据挖掘
英文关键词:smart meter, power big data, load forecasting, time series, data mining
基金项目:国家重点研发项目(2018YFF0212906)
              
作者中文名作者英文名单位
王智Wang Zhi国家电网湖南省电力公司
陈福胜Chen Fusheng国家电网湖南省电力公司
胡军华Hu Junhua国家电网湖南省电力公司
杨静Yang Jing国家电网湖南省电力公司
苏玉萍Su Yuping国家电网湖南省电力公司
摘要点击次数: 1488
中文摘要:
      研究了结合智能电表计量大数据,对一定区域内的负载进行非侵入式多节点短期预测的方法。研究了集聚效应对负载建模和预测的影响,说明了多节点预测的优势与必要性。评估了影响电能需求的变量,并对数据集进行特征选择。使用多元线性回归模型对自顶向下与自底向上两类预测方法进行了比较,在真实数据上的测试表明,以智能电表计量大数据为支撑的自底向上方法在短期多节点负载预测上具有优势。
英文摘要:
      A non-intrusive multi-nodal load forecasting method for areas with big data collected by smart meters is proposed. The aggregation effects on modelling and forecasting of load are studied, indicating the supremacy and necessity of multi-nodal forecasting. Feature selection of dataset is based on the analysis of factors of electricity demand. Top-down and bottom-up forecasting approach are compared through the multiple linear regression model. Experimental results on real-world dataset shows the advantage of the bottom-up approach supported by smart meter big measurement data in short-term multi-nodal load forecasting task.
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