歷史數(shù)據(jù)

長(zhǎng)、短期電力負(fù)荷大數(shù)據(jù)下的智能預(yù)測(cè)實(shí)例分析

摘要:電力信息化平臺(tái)的感知能力與檢測(cè)精度日益提高,基于電力多維海量數(shù)據(jù)開展智能算法數(shù)據(jù)分析與知識(shí)挖掘,可高效處理數(shù)據(jù),并獲取具有指導(dǎo)意義的結(jié)論?？紤]到不同時(shí)期的數(shù)據(jù)中彼此存在聯(lián)系,可通過篩選歷史時(shí)期數(shù)據(jù)的有效相關(guān)信息進(jìn)行智能算法訓(xùn)練并做出合理預(yù)測(cè)。通過長(zhǎng)、短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),驗(yàn)證結(jié)果顯示,基于長(zhǎng)期數(shù)據(jù)可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)負(fù)荷變化情況,平均誤差小于5%,對(duì)于合理規(guī)劃電力生產(chǎn)具有一定的指導(dǎo)作用。