【摘要】：隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展,電力企業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)為用戶用電量精細化預測提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。針對與用電量預測相關(guān)的大數(shù)據(jù)種類多、體量大、維度高和生成速度快等特點,在研究用戶用電特性評價指標的基礎(chǔ)上,提出海量用戶用電特性子空間聚類分析方法,挖掘用戶多種用電模式。根據(jù)不同用電模式對用戶進行群體劃分,并利用互信息矩陣從區(qū)域及行業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)、氣候條件,以及電力價格等方面辨識與用戶群體用電量相關(guān)聯(lián)的因素,進而構(gòu)建基于隨機森林算法的用電量大數(shù)據(jù)預測模型。該文方法可以有效識別不同用戶群體的用電關(guān)聯(lián)因素,規(guī)避用電模式差異性為用電量預測帶來的不利影響。仿真結(jié)果表明,該方法具有較高的預測精度,且適用于大數(shù)據(jù)分析處理。
[Abstract]:With the continuous development of smart grid, a large amount of data accumulated by power enterprises provide a data basis for accurate prediction of power consumption. In view of the characteristics of big data, which is related to power consumption prediction, such as many kinds, large volume, high dimension and fast generation speed, based on the study of the evaluation index of user's power consumption characteristics, a cluster analysis method of massive user's power consumption characteristic subspace is put forward. Excavate a variety of user power patterns. According to the different power consumption modes, the users are divided into groups, and the mutual information matrix is used to identify the factors related to the electricity consumption of the user group from the aspects of regional and industry economic data, climate conditions, and electricity price, etc. Furthermore, the forecasting model of power consumption big data based on stochastic forest algorithm is constructed. The method can effectively identify the power consumption correlation factors of different user groups and avoid the adverse effects of different power consumption modes on power consumption prediction. The simulation results show that this method has high prediction accuracy and is suitable for big data analysis.
【作者單位】： 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室(上海交通大學);中國電力科學研究院;
【基金】：國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2015AA050203) 國家電網(wǎng)公司科技項目(520900150037)~~
【分類號】：TM714

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本文編號：2239382