摘要
阐述基于大数据的电力负荷预测方法应用优势和应用流程,包括数据采集与预处理、特征提取与选择、预测模型构建与训练、模型评估与优化。探讨基于大数据的电力负荷优化控制策略。
This paper expounds the application advantages and process of big data based power load forecasting methods,including data collection and preprocessing,feature extraction and selection,prediction model construction and training,model evaluation and optimization.It explores power load optimization control strategiesbasedon bigdata.
作者
顾丽玲
GU Liling(State Grid Jiangsu Electric Power Co.,Ltd.,Wuxi Power Supply Branch,Jiangsu 214000,China)
出处
《电子技术(上海)》
2024年第8期172-173,共2页
Electronic Technology
关键词
大数据技术
电力负荷
预测模型训练
优化控制
big data technology
power load
predictive model training
optimization control