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文檔簡(jiǎn)介
1、近十幾年對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究,負(fù)荷預(yù)測(cè)更加注重模糊模型的研究。這是因?yàn)閷?duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)影響因素的多樣性、負(fù)荷本身分散性和復(fù)雜不確定性有了更深入的認(rèn)識(shí),更多地考慮負(fù)荷受到的不確定性因素影響,并用區(qū)間2型模糊數(shù)或是2型模糊數(shù)等來對(duì)不確定性建模。近幾年的研究一方面是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的人工智能技術(shù)的綜合利用,以此來優(yōu)化負(fù)荷預(yù)測(cè)過程和結(jié)果,另一方面大量新型預(yù)測(cè)方法也被運(yùn)用于負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域,這給電力負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來了新思路和新方向。
本課題的主要研究
2、內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
1、對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷分類盲分離預(yù)測(cè)系統(tǒng)與智能電網(wǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)的分析,判斷當(dāng)前智能電網(wǎng)的需求背景下,電網(wǎng)負(fù)荷分類盲分離預(yù)測(cè)系統(tǒng)是否能夠達(dá)到。
2、引入大數(shù)據(jù)計(jì)算概念、電力云的產(chǎn)生和部署模式,提出了采用虛擬化構(gòu)架搭建負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型,闡述了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)制,并且對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下資源調(diào)度進(jìn)行研究,一系列資源調(diào)度優(yōu)化算法能夠用于當(dāng)前的電力負(fù)荷環(huán)境下。
3、針對(duì)傳統(tǒng)的電網(wǎng)負(fù)荷分類盲分離預(yù)測(cè)系統(tǒng)的不
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