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基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究
1
作者
贾玉健
孙世军
+2 位作者
朱坤双
李广
李嫣然
《电子设计工程》
2024年第15期147-151,共5页
针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准...
针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准确率。通过对深度神经网络加以改进,并增加扩张卷积使模型具有更强的视觉野。同时结合Bi-GRU网络,利用其时序特征提取属性进一步增强算法的性能,再将算法部署至Spark并行平台以提高总体的运行效率。实验测试中,所提算法的MAPE、RMSE指标在所有对比算法中均为最优,且领先其他同类算法约0.2%和0.05,而增加运算节点后,算法的运行时间也会相应缩短,表明其具有良好的综合性能。
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关键词
气象数据融合
电网负荷预测
相似日选择
扩张卷积
GRU网络
并行运算
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职称材料
题名
基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究
1
作者
贾玉健
孙世军
朱坤双
李广
李嫣然
机构
国网山东省电力公司济南供电公司
国网山东省电力公司应急管理中心
出处
《电子设计工程》
2024年第15期147-151,共5页
基金
国网山东省电力公司科技项目(520601200005)。
文摘
针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准确率。通过对深度神经网络加以改进,并增加扩张卷积使模型具有更强的视觉野。同时结合Bi-GRU网络,利用其时序特征提取属性进一步增强算法的性能,再将算法部署至Spark并行平台以提高总体的运行效率。实验测试中,所提算法的MAPE、RMSE指标在所有对比算法中均为最优,且领先其他同类算法约0.2%和0.05,而增加运算节点后,算法的运行时间也会相应缩短,表明其具有良好的综合性能。
关键词
气象数据融合
电网负荷预测
相似日选择
扩张卷积
GRU网络
并行运算
Keywords
meteorological data fusion
power network load forecasting
selection of similar days
expansion convolution
GRU network
parallel computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN918.4 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究
贾玉健
孙世军
朱坤双
李广
李嫣然
《电子设计工程》
2024
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