基于群体智能算法的电网负荷预测技术

所属分类：电子信息产业

所属单位：太原理工大学

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成果简介

电力负荷是智能电网中重要的数据资源,其不仅是建立电网规划建设的重要依据,同时也是保证电力系统稳定运行。智能电网的数据挖掘模型的建立不仅需要依托电力行业自身的业务逻辑理解和经验,还需要与信息挖掘算法形成有效的契合才能最终形成用于指导电力网络运营的可靠理论支持和前瞻性决策。仿生技术可以通过联想关联、优化策略、模式转换等手段实现相关功能技术环节的质量提升,在电网设计规划、设备结构优化、配置参数分析、系统智能控制、电网指挥调度、系统能力评估、网络负荷预测方面均有一定的方法理论和工程实践探索应用。本研究以电力网络用电负荷为研究对象,分析了电力负荷数据波动的环境因素,融合智能仿生算法提出一种基于群体智能算法的电网负荷预测技术。

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