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短期负荷预测中气象因素的大数据分析
  • ISSN号:1671-1807
  • 期刊名称:《科技和产业》
  • 时间:0
  • 分类:F062.4[经济管理—政治经济学]
  • 作者机构:[1]华北电力大学经济与管理学院,北京102206, [2]江苏省电力公司电力科学研究院,南京211103
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71471059)
中文摘要:

坚强智能电网的迅速发展,先进数据存储和挖掘技术为气象大数据在负荷预测的应用提供了基础,特别是在短期负荷预测方面,气象大数据的时代已经到来。在考虑气象因素对短期负荷预测的影响下,归纳典型气象因素,对气象大数据的发展及新应用进行阐述,为气象大数据在短期负荷预测中的应用研究做好前期基础工作。

英文摘要:

The development of strong and smart grid and advanced technology for data storage and mining provide the foundation of the applications of meteorological big data in load forecasting, especially in the short-term load forecasting, the meteorological big data era has already come. Considered the impacts of meteorological factors on short-term load forecasting, and induced typical meteorological factors. Finally, elaborated the development and new applications of meteorological big data, which will do the preliminary groundwork for the applied research of meteorological big data in short-term load forecasting.

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期刊信息
  • 《科技和产业》
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:牛东晓
  • 地址:北京市学院南路86号东614
  • 邮编:100081
  • 邮箱:kejihechanye@163.com
  • 电话:010-62174221
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1807
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4671/T
  • 邮发代号:2-735
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:7138