基于大数据技术的广州市台风负荷影响分析和预测

作     者：林恒毅 邢竟 王文静 庞朝曦 罗微 LIN Heng-yi;XING Jing;WANG Wen-jing;PANG Chao-xi;LUO Wei

作者机构：广州供电局有限公司广州510620 广东省电信规划设计院有限公司广州510620 

出 版 物：《中小企业管理与科技》 (Management & Technology of SME)

年 卷 期：2019年第3卷第3期

页      码：154-156页

摘      要：论文通过研究台风期间天气气象指标的变化规律,分析各气象指标变化对广州市日最大负荷的影响,进而建立台风负荷预测模型,研究台风期间气象变化对广州市小时最大负荷的影响。论文分别从台风气象、广州气象及广州电力负荷三个维度构建了台风预测模型,通过相关分析技术筛选台风期间对广州电力负荷有显著影响的指标,最后采用多种机器学习方法进行预测。实验结果表明XGBOOST方法优于其他机器学习方法且模型也通过假设检验,模型对数据的拟合程度达到68.1%,台风期间负荷的外推预测平均准确率能达到85.22%。

主 题 词：电力负荷 台风 特征工程 机器学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203458176...