随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素，电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测，建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据，采用所提方法进行预测，与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较，结果证明，所提方法预测精度较高，降低了负荷预测时间，在实际应用中具有可行性。
2022-03-27 03:38:22
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