采用互信息與隨機(jī)森林算法的用戶用電關(guān)聯(lián)因素辨識(shí)及用電量預(yù)測(cè)方法
[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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(上海交通大學(xué));中國(guó)電力科學(xué)研究院;
【基金】:國(guó)家863高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA050203) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(520900150037)~~
【分類號(hào)】:TM714
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2239382
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