基于大数据的能源互联网能量管理系统
汪国林
-/电子信息
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。