一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法

本发明涉及智能电网领域，特别是涉及一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法。内容包括：采集外部环境参数和设备的负荷值，构建环境调节与时间序列融合负荷预测模型，计算设备的负荷预测值；基于设备的负荷值，计算设备的负荷信息熵和智能变电站的全局负荷信息熵，引入自适应负荷分配算法，对智能变电站进行能耗优化。解决了传统的负荷预测方法忽略了外部环境因素的影响，导致预测精度低；负荷信息熵计算方式较为简单，缺乏对负荷波动的复杂规律分析，难以有效反映设备负荷的波动性和不稳定性；传统的负荷分配算法缺乏灵活性，无法根据设备的实际负荷和全局负荷信息进行实时动态调整，进而影响能耗优化效果的问题。