文献类型：期刊文章

作　　者：李重春[1] 祝安琪[1] 王烁罡[1] 刘宇丽[1] 周定均[1] 刘昌新[1] 云卿[1]

LI Chongchun;ZHU Anqi;WANG Shuogang;LIU Yuli;ZHOU Dingjun;LIU Changxin;YUN Qing(Hohhot Power Supply Bureau,Hohhot 010050Inner Mongolia,China)

机构地区：[1]呼和浩特供电局,内蒙古呼和浩特010050

出　　处：《电力大数据》

年　　份：2019

卷　　号：22

期　　号：1

起止页码：66-70

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。文章就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。

关 键 词：大数据 人工神经网络 负荷预测

分 类 号：TN92]