基于大數據和日日拓撲網絡的短期電力負荷預測方法.pdf

1、在電力系統管理和調配中，短期電力負荷預測是一項極為關鍵的環(huán)節(jié)。精準、時效的短期電力負荷預測是電網實現節(jié)能降耗、精準調度和穩(wěn)定運行的基礎。電力負荷受多方面因素影響，如天氣、日期類型、自然災害、大型活動、經濟發(fā)展、節(jié)假日等，準確的電力負荷預測需將多方面影響因素綜合考慮。電力負荷的持續(xù)波動是諸多自然因素和社會因素共同作用的結果。
　　本文從探討電力負荷變化的內在機理出發(fā)，首次提出采用大數據的方法和思維進行電力負荷預測，選取了氣象數據（平

2、均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均水汽壓、平均氣壓、最高氣壓、最低氣壓）、季節(jié)類型數據、日期類型數據、節(jié)假日數據和經濟發(fā)展速度增量共五大類二十多項數據作為電力負荷變化的主導因素進行特征值的構造，通過大數據的分析處理方法探究這些眾多影響因素和電力負荷變化之間存在的復雜關聯關系，從而揭示電力負荷變化規(guī)律和趨勢、提高電力負荷預測精度。根據這些特征值計算日日之間的相似性進而構造一個日日拓撲網絡，并在網絡中采取隨機游走算法，以待測日為種子節(jié)點尋找若