基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究
Research on power meteorological data analysis technology based on heterogeneous data fusion and parallel computing作者机构:国网山东省电力公司济南供电公司山东济南250012 国网山东省电力公司应急管理中心山东济南250032
出 版 物:《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)
年 卷 期:2024年第32卷第15期
页 面:147-151页
学科分类:11[军事学] 1105[军事学-军队指挥学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0835[工学-软件工程] 110505[军事学-密码学] 110503[军事学-军事通信学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国网山东省电力公司科技项目(520601200005)
主 题:气象数据融合 电网负荷预测 相似日选择 扩张卷积 GRU网络 并行运算
摘 要:针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准确率。通过对深度神经网络加以改进,并增加扩张卷积使模型具有更强的视觉野。同时结合Bi-GRU网络,利用其时序特征提取属性进一步增强算法的性能,再将算法部署至Spark并行平台以提高总体的运行效率。实验测试中,所提算法的MAPE、RMSE指标在所有对比算法中均为最优,且领先其他同类算法约0.2%和0.05,而增加运算节点后,算法的运行时间也会相应缩短,表明其具有良好的综合性能。