基于改进决策树算法的农村配电网负荷短期预测研究

由于现有的预测方法负荷变化曲线波动较大,预测误差超过0.3,为此研究基于改进决策树算法的农村配电网负荷短期预测。对该地区的负荷数据进行统计,并对其进行预处理,对缺失值数进行自主填充和进行标准化处理,确保数据的分布符合正态分布。建立负荷短期预测模型,通过生成一系列的回归树,遍历一定范围内的候选值,找到了所有叶节点区域的最优预测值,得到短期电力负荷的预测结果。实验结果表明,实验组与真实值之间的负荷变化曲线较为一致,其负荷值稳定在2200~2600MW之间,达到了较好的预测效果;5/1~6/30内的预测误差均在0~0.3以内,结果符合预期,实现精准预测,实现了基于改进决策树算法的农村配电网负荷短期预测的良好应用。

基于大数据分析的配电网运行效率提升策略

配电网的运行效率直接影响电力系统性能和用户满意度。基于大数据技术,提出了一种配电网运行效率提升策略,包括数据收集与预处理、数据分析与挖掘、预测与优化等步骤。通过对某城市配电网的案例分析,验证了该策略的有效性和可行性,为配电网的精益化管理和高效运营提供了一种新的思路和方法。