City electric power consumption forecasting based on big data & neural network under smart grid background

要約

電力システムの発展に伴い、スマートグリッドはスマートシティの重要な一部となっている。スマートグリッドによる電力エネルギーの合理的な伝送と電力供給の保証は、スマートシティにとって非常に重要であり、スマートシティはスマートグリッドを通じてより良いサービスを提供することができる。その中でも、都市の電力消費量の予測と判断は、電力供給と調整、発電所の位置、送電ロスの制御と密接な関係がある。本論文では、ビッグデータに基づいてニューラルネットワークを構築し、様々な非線形要因が都市の電力消費に与える影響を考察する。電力消費の予測を実現するモデルを確立する。順列重要度検定に基づき、都市電力消費の影響要因の評価モデルを構築し、都市電力消費予測の核心特性値を得る。

要約(オリジナル)

With the development of the electric power system, the smart grid has become an important part of the smart city. The rational transmission of electric energy and the guarantee of power supply of the smart grid are very important to smart cities, smart cities can provide better services through smart grids. Among them, predicting and judging city electric power consumption is closely related to electricity supply and regulation, the location of power plants, and the control of electricity transmission losses. Based on big data, this paper establishes a neural network and considers the influence of various nonlinear factors on city electric power consumption. A model is established to realize the prediction of power consumption. Based on the permutation importance test, an evaluation model of the influencing factors of city electric power consumption is constructed to obtain the core characteristic values of city electric power consumption prediction, which can provide an important reference for electric power related industry.

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