大数据关键技术在短期负荷预测中的应用.doc

深度学习赋能下的冲击性电力负荷短期预测关键技术探究.docx 深度学习赋能下的冲击性电力负荷短期预测关键技术探究一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景在现代社会，电力系统的稳定运行对经济发展和社会生活起着至关重要的作用。作为经济发展的重要支撑，稳定的电力供应是工业生产、商业运营以及居民生活正常进行的基础。一旦电力系统出现故障或供电不稳定，将会给社会带来巨大的经济损失，并影响人们的日常生活质量。随着工业的快速发展和科技的不断进步，冲击性电力负荷在电力系统中的比重逐渐增加。冲击性电力负荷是指那些在短时间内会引起电力系统功率、电流或电压等参数剧烈变化的负荷，如大型轧钢机、电弧炉、电气化铁路等。这些负荷具有功率大、变化快、随机性强等特点，其

2025-04-05 约4.75万字 36页立即下载

新型电力系统负荷预测关键技术及多元场景应用.pptx 新型电力系统负荷预测关键技术及多元场景应用主讲人：目录01负荷预测技术概述02关键技术原理03多元场景应用04技术挑战与对策05案例分析06未来展望 负荷预测技术概述01 负荷预测定义负荷预测是指利用历史数据和相关算法预测未来电力系统的需求量，以优化电力资源分配。负荷预测的含义不同应用场景对负荷预测的精度要求不同，如电网调度需要高精度预测，而电力市场分析则可能对精度要求相对宽松。预测精度要求负荷预测可细分为短期、中期和长期预测，分别对应几小时到几天、几周到几个月、以及一年以上的预测周期。预测时间范围 关键技术分类利用历史负荷数据，通过时间序列模型预测未来电力负荷，如ARIMA模型。时间序列分

2025-02-22 约7千字 63页立即下载

《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究课题报告.docx 《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究课题报告目录一、《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究开题报告二、《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究中期报告三、《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究结题报告四、《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究论文《5G网络切片在智能电网电力负荷预测与优化中的应用场景与关键技术》教学研究开题报告一、研究背景与意义近年来，随着我国经济的快速发展，能源需求日益增长，智能电网

2025-05-19 约7.89千字 16页立即下载

区域电力负荷短期预测技术及其的应用.doc 区域电力负荷短期预测技术及其的应用 　　摘要电力系统负荷预测主要被应用在电力系统规划与制定发电计划当中，其不仅能够有效地提高系统运行的经济性，同时，还能有效地提升它的可靠性。一定程度山讲，准确可靠的负荷预测既能保证电力系统运行的安全性，又能提高电力运行的经济性，由此可见，电力系统负荷预测具有十分重要的作用。本文综合了连云港市区域电力负荷短期预测进行探讨，提出了进一步优化预测模型的思路。　　【关键词】电力负荷 短期预测 区域　　电力短期负荷通常在呈现出一定的规律性的同时其本身的随机性也会随即表现出来。分析预处理收集的资料其实就是将历史资料中突变值比较平稳化且缺失数据等进行补遗的一

2018-10-13 约3.76千字 8页立即下载

5.7 大数据应用及关键技术.pptx 大数据应用及关键技术;;大数据无处不在，社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。;大数据的应用;通过大数据分析团队的分析结果才着手投拍。风靡美国的知名影视剧。;大数据的应用;案例2：谷歌预测流感;谷歌预测方式美国公民通常遇到小病，首先求助搜索引擎，其次才是医院。搜索引擎实时收集各类生病用户的查询信息。优点：实时性高出很多。;大数据的应用;数据采集;两大核心技术;大数据的关键技术;大数据的关键技术;不同的计算模式需要使用不同的产品;大数据的关键技术;流计算模式;图计算模式;大数据的关键技术;

2024-09-02 约小于1千字 19页立即下载

云计算与大数据的关键技术及应用.doc 云计算与大数据的关键技术及应用 1013010304 何维坤云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革，其通过虚拟化有效地聚合各类资源，通过网络化按需供给资源，通过专业化提供丰富的应用服务，这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排，实现绿色计算。云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算，以及按需付费机制。其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务，提供形式主要分为基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS

2018-09-24 约3.72千字 3页立即下载

大数据关键技术与应用前景.pptx 大数据关键技术与应用前景;个性化教育;; 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博、微信）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。;硬件成本的降低网络带宽的提升网络技术的发展云计算的兴起智能终端的普及物联网建设与应用电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 ;硬件成本的降低网络带宽的提升网络技术的发展云计算的兴起智能终端的普及物联网建设与应用电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 ;硬件成本的降低网络带宽的提升网络技术的发展云计算的兴起智能终端的普及物联网建设与应用

2025-04-22 约1.63千字 42页立即下载

大数据关键技术.docx 大数据关键技术 当人们谈到大数据时，往往并非仅指数据本身，而是数据和大数据技术这二者的综合。所谓大数据技术，是指伴随着大数据的采集、存储、分析和结果呈现的相关技术，是使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。讨论大数据技术时，需要首先了解大数据的基本处理流程，主要包括数据采集、存储、分析和结果呈现等环节。数据无处不在，互联网网站、政务系统、零售系统、办公系统、自动化生产系统、监控摄像头、传感器等，每时每刻都在产生数据。这些分散在各处的数据，需要采用相应的设备或软件进行采集。采集到的数据通常无法直接用于后续的数据分析，因

2025-03-23 约小于1千字 2页立即下载

论对于短期负荷预测的方法及其应用.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目：论对于短期负荷预测的方法及其应用学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：论对于短期负荷预测的方法及其应用摘要：本文针对短期负荷预测问题，首先对现有的负荷预测方法进行了综述，分析了各种方法的优缺点。在此基础上，提出了一种基于机器学习的短期负荷预测方法，通过实验验证了该方法的有效性。该方法在预测精度和实时性方面均优于传统方法，为电力系统运行和调度提供了有力支持。此外，本文还探讨了短期负荷预测在实际应用中的挑战和前景，为相关领域的研究提供了有益的参考。随着我国经济的快速发展，电力需求量不断增长，电力系统负荷预测在电

2025-04-21 约1.31万字 25页立即下载

短期负荷预测建模的理论及应用.ppt 第1页，共26页，星期日，2025年，2月5日主要内容短期负荷预测(STLF)简介多变量线性回归(Multiplelinearregression)一般指数平滑(GeneralExponentialSmoothing)随机时间序列(Stochastictimeseries)RMLPNN模型（RecursiveMultiLayerPerceptronNeuralNetworks）混沌时序模型（ChaoticTimeSeriesTheory）总结与展望第2页，共26页，星期日，2025年，2月5日I.短期负荷预测简介1.1意义电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础，对一个电力系统而言，

2025-05-06 约5.23千字 26页立即下载

基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测.docx 基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测 一、引言随着社会的快速发展，电力系统的规模不断扩大，负荷预测作为电力系统运行与优化的重要手段，其准确性直接关系到电力系统的稳定性和经济效益。传统的负荷预测方法主要依赖于经验模型和统计方法，但在面对复杂多变的电力负荷时，其预测精度往往难以满足实际需求。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法受到了广泛关注。本文将详细探讨基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法，旨在提高预测精度和系统运行的稳定性。二、短期负荷预测的背景与意义 短期负荷预测是指在短时间内对电力负荷进行预测，对于电力系统的调度、运行和优化具

2025-02-09 约4.94千字 10页立即下载

短期负荷预测的软计算技术..doc 短期负荷预测的软计算技术 DK Chaturvedi1，辛哈阿南德Premdayal1，阿希什Chandiok2 电气工程，阿格拉，印度教研室电子与通信，BMAS，工程学院，阿格拉，印度电子邮件：dkc_foe@ 摘要电力负荷预测是一个用于开发的电源策略，以提高交流电源线数据网络的可靠性，并提供最佳的负载调度发展中国家的需求增加与较高的增长速度是必不可少的。在本文中，通过一个广义神经罗恩 - 小波方法实现的短期负荷预测建议。该方法包括小波变换和软计算技术。小波变换分割了负荷时间序列分为粗和细节分量是FEA-Tures的使用广义神经网络（GNN）软计算技术。软计算方法分别预

2017-01-10 约字 5页立即下载

数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究的开题报告.docx 数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究的开题报告一、选题背景及意义随着电力工业的快速发展，短期负荷预测已成为电力系统规划和调度过程中的一个重要环节。准确地预测负荷可以帮助电力系统对其未来的能源需求做出更加准确的计划，从而保障电力系统的稳定运行。传统的负荷预测方法主要依赖于经验公式和历史数据的分析。但是，这些方法受到许多因素的限制，如季节性、天气因素和社会经济因素等，数据精度和实时性较低。因此，短期负荷预测需要更加精细和准确的方法。数据挖掘是一种将复杂数据集合转化为有用信息的过程。数据挖掘方法能够有效地处理大量数据，挖掘隐藏于数据底层的规律和关系。因此，在短期负荷预测中应用数据挖掘方法可以

2024-04-11 约1.24千字 3页立即下载

一種基于大数据技术的电力系统短期负荷预测方法.doc 本一种基于大数据技术的电力系统短期负荷预测方法，包括如下步骤：负荷曲线聚类分析。对待预测日前一年的历史负荷数据进行以天为单位的凝聚层次聚类分析，将形状特征相似的负荷曲线归为一类；确立关键影响因素。结合历史负荷及天气数据计算灰色关联分析结果，并对结果排序得出影响负荷的关键影响因素；建立分类规则，以层次聚类分析结果及关键影响因素为输入，采用CART算法建立决策树，得到凝聚层次聚类分析结果；将待预测日分类。将待预测日的关键因素日特征向量数据输入决策树，得到待预测日的分类结果；训练预测模型并预测。选取相应类中的历史负荷数据训练支持向量机模型，根据步骤4中得出的待预测日的分类结

2017-03-22 约8.8千字 24页立即下载

2025-03-23 约3.94万字 62页立即下载