科技和产业
科技和產業
과기화산업
SCIENCE TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL
2015年
1期
94~97
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短期负荷预测 气象因素 大数据分析
短期負荷預測 氣象因素 大數據分析
단기부하예측 기상인소 대수거분석
short-term load forecasting;meteorological factors;big data analysis
坚强智能电网的迅速发展,先进数据存储和挖掘技术为气象大数据在负荷预测的应用提供了基础,特别是在短期负荷预测方面,气象大数据的时代已经到来。在考虑气象因素对短期负荷预测的影响下,归纳典型气象因素,对气象大数据的发展及新应用进行阐述,为气象大数据在短期负荷预测中的应用研究做好前期基础工作。
堅彊智能電網的迅速髮展,先進數據存儲和挖掘技術為氣象大數據在負荷預測的應用提供瞭基礎,特彆是在短期負荷預測方麵,氣象大數據的時代已經到來。在攷慮氣象因素對短期負荷預測的影響下,歸納典型氣象因素,對氣象大數據的髮展及新應用進行闡述,為氣象大數據在短期負荷預測中的應用研究做好前期基礎工作。
견강지능전망적신속발전,선진수거존저화알굴기술위기상대수거재부하예측적응용제공료기출,특별시재단기부하예측방면,기상대수거적시대이경도래。재고필기상인소대단기부하예측적영향하,귀납전형기상인소,대기상대수거적발전급신응용진행천술,위기상대수거재단기부하예측중적응용연구주호전기기출공작。
The development of strong and smart grid and advanced technology for data storage and mining provide the foundation of the applications of meteorological big data in load forecasting, especially in the short-term load forecasting, the meteorological big data era has already come. Considered the impacts of meteorological factors on short-term load forecasting, and induced typical meteorological factors. Finally, elaborated the development and new applications of meteorological big data, which will do the preliminary groundwork for the applied research of meteorological big data in short-term load forecasting.