大数据环境下的配电网负荷预测与智能优化方法  

作　　者：马剑波 孙丽 李亦璞 熊飞 

机构地区：[1]安徽继远软件有限公司

出　　处：《计算机产品与流通》2024年第9期35-37,共3页COMPUTER PRODUCTS AND CIRCULATION

摘　　要：随着电力需求的不断增长和配电网结构的日益复杂,准确的负荷预测变得愈发重要。传统的负荷预测方法在面对复杂多变的负荷需求时,逐渐显示出其局限性。大数据技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。通过对海量、多源数据的分析和处理,结合智能优化算法,可以显著提升负荷预测的准确性和稳定性。本文通过分析配电网负荷预测模型、大数据环境下的智能优化方法、配电网负荷预测与智能优化的实现,以及相关案例等,为大数据环境下的配电网负荷预测与智能优化提供新的方法,促进其进一步发展。

关 键 词：负荷预测 电力需求 智能优化方法 负荷需求 智能优化算法 大数据技术 多源数据 配电网结构 

分 类 号：TM7[电气工程—电力系统及自动化]