【摘 要】
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针对供电侧台区用户负荷特点,提出基于大数据技术的分布式负荷预测及其架构设计,首先在输出层到输入层间加入误差反馈方式的改进Elman神经网络进行台区停电时刻负荷预测,其次
【机 构】
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国网江苏省电力公司运营与监测(控)中心; 国网江苏省电力公司苏州供电公司运营与监测(控)中心;
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针对供电侧台区用户负荷特点,提出基于大数据技术的分布式负荷预测及其架构设计,首先在输出层到输入层间加入误差反馈方式的改进Elman神经网络进行台区停电时刻负荷预测,其次结合Hadoop处理框架设计系统整体架构,最后基于Map/Reduce函数式程序处理大数据的"分而治之"思想设计负荷预测方案。测试结果表明,该方法兼具处理速度和预测精度,与传统的系统负荷预测方式相比,实例证明该方法具有明显优势。
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