基于大数据的地区短期负荷预测方法

Regional Short-term Load Forecasting Method Based on Big Data

短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要意义。针对天气对负荷的影响采用基于大数据的回归分析法进行量化研究,以寻找因变量和自变量之间的回归关系为基础,通过建立其函数表达式来确定模型参数实现负荷预测。针对大用户对负荷的影响,采用事前确认+概率负荷预测方法进行量化研究。针对非冲击性负荷,采用事先电话确认各个大用户各个时间段的负荷水平。针对冲击性钢铁负荷,采用数据挖掘方法分析其在96个预测点的负荷高低概率值,根据概率值进行预测。通过实践验证,该方法能够有效提高地区短期负荷预测准确率。