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基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

徐晴 周超 赵双双 刘建 龚丹 赵永春

电测与仪表2019,Vol.56Issue(23):70-75,6.
电测与仪表2019,Vol.56Issue(23):70-75,6.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.023.011

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

Research on short-term power load forecasting method based on machine learning

徐晴 1周超 2赵双双 1刘建 2龚丹 1赵永春2

作者信息

  • 1. 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,南京211103
  • 2. 国家电网公司电能计量重点实验室,南京211103
  • 折叠

摘要

关键词

机器学习/负荷预测/RBF神经网络/岭回归估计/广义交叉验证

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

徐晴,周超,赵双双,刘建,龚丹,赵永春..基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究[J].电测与仪表,2019,56(23):70-75,6.

基金项目

国家电网公司科技项目“适应竞争性电力零售市场及网荷互动的电能计量系统关键技术研究”(5210EF18000G) (5210EF18000G)

电测与仪表

OA北大核心CSTPCD

1001-1390

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