电力系统源-荷智能预测技术--聚文网

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内容简介

电力系统源荷智能预测技术一直是电气领域的研究热点，是多学科交叉渗透的综合性研究课题。以多元源-荷特性分析为基础，对风、光等清洁能源进行预测是实现智能电网可持续发展的重要保证之一。本书首先介绍源-荷的背景意义（负荷预测相关理论）及国内外研究现状，然后介绍源-荷智能预测的主要关键问题，如能源特性分析、用户需求响应等，基于随机森林、面积灰关联决策、循环神经网络等多种智能方法进行源荷预测，最后针对几个实例介绍电力系统源-荷智能预测技术的应用。
本书可供从事电力系统源-荷预测工作的科研人员和相关专业高校教师使用和参考，也可供电气、自动化相关专业研究生和高年级本科生研究和参考使用。

前言
第一篇电力系统负荷预测研究
第1章电力系统负荷预测概述
1.1研究背景及意义
1.2负荷预测相关理论
1.3研究现状
1.3.1城市及配电网的负荷预测
1.3.2基于智能电表大数据的负荷预测
1.3.3概率短期负荷预测
第2章基于用电大数据分析的配电网负荷预测
2.1基于用电行为特征的智能电表负荷聚类分析
2.1.1智能电表数据的获取
2.1.2不同类型的负荷分析
2.l.3基于MapReduce的用电行为特征提取
2.1.4基于K-means的智能电表大数据的用户聚类
2.2计及特征冗余性的短期负荷预测
2.2.1广义优选相关最小冗余特征选择
2.2.2随机森林
2.2.3基于广义优选相关最小冗余特征选择的随机森林短期负荷预测
2.3基于分时特征选择的配电网负荷预测
2.3.1基于广义优选相关最小冗余分时特征选择的负荷预测
2.3.2实验结果及分析
2.4本章小结
第3章基于智能电表数据分析的精细化时-空负荷特性分析
3.1负荷特性分析与原始特征集合构建
3.1.1东北某市负荷特性分析
3.1.2爱尔兰负荷特性分析

3.1.3原始特征集合的构建

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电力系统源-荷智能预测技术

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