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文檔簡介
1、本文全面分析了國內(nèi)外需求側(cè)管理研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，并結(jié)合試點(diǎn)地區(qū)實(shí)際，從整合實(shí)時用電信息和氣象信息等多信息源出發(fā)，開發(fā)了一套基于多信息源的電力需求側(cè)管理平臺，統(tǒng)一管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同時，通過模糊C均值聚類法對海量負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)分析，研究建立了一套負(fù)荷特性評估指標(biāo)及相關(guān)性分析方法，并基于ARIMA模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了含預(yù)測-校正的短期負(fù)荷組合預(yù)測方法，實(shí)現(xiàn)對智能電網(wǎng)中海量數(shù)據(jù)的精細(xì)化分類，為制定自上而下的分層分區(qū)的用電優(yōu)化決策方案
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