摘要
本发明涉及一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统。所述方法包括以下步骤:获取区域电力站点数据;对区域电力站点数据进行区域用电类型划分,生成区域电力用电类型数据;根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估,生成区域电力复杂性数据;根据预设的标准区域电力复杂性阈值对区域电力复杂性数据进行时序负荷分析,生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据。本发明通过数据分类、复杂度评估、人口密度分析及实时历史数据结合进行电力负荷预测,提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。
技术关键词
电力负荷预测方法
站点
区域人口密度
电力用电
时序
生成电力
大数据
傅里叶变换方法
电力负荷预测系统
实时数据
曲线
复杂度
电力负荷预测模型
时间同步
分析模块
线性规划算法
系统为您推荐了相关专利信息
转移概率矩阵
场景生成方法
样本
近邻传播聚类算法
蒙特卡洛法
LLC谐振变换器
故障诊断方法
故障特征
时序电压数据
网络
电力
监控方法
计算机可执行指令
深度神经网络模型训练
配电网监控技术
电子提花机
信号传输延迟
多通道
补偿值
时钟同步技术