简介:摘要商品住宅价格受多个因素的影响,本文以海南主要城市海口、三亚2017年的相关数据为基础,建立起基于灰度预测的商品住宅价格主成分回归模型解决如下三个问题。
简介:摘要近年来,随着人类的保护和生态环境的改善,鸟类数量明显增加,由于鸟类活动造成的配电线路故障数量也呈上升趋势。2016年1至3月,浙江某地区因鸟类活动,共发生配电线路跳闸12次,造成严重的社会影响和经济损失。因此,研究分析鸟害事故特点,降低跳闸事故发生次数,对保障配电网的安全运行、消除线路的安全隐患都有重要的意义。层次分析法通过明确问题,建立分析模型结构,构造判断矩阵,确定各指标的权重。通过浙江某地区近年来10kV配电线路鸟害故障数据进行收集汇总与分析,利用五种地理特征距故障杆塔距离作为指标,建立鸟害预测模型,能很好地反映不同地理位置杆塔鸟害故障的易发情况,为配电线路防鸟害工作提供防治措施和建议。
简介:摘要:国内电力企业依据“SG186标准化设计规范”基本完成了电力营销系统的建设,该系统几乎覆盖了整个中国的信息网络,实现了横向、纵向的一体化信息平台的建设,电力营销业务应用、相关数据采集与处理等子系统也得到了更为广泛的应用。智能电网建设步伐的不断加快,电力营销系统也步入了发展的快速阶段,依据国家电网需求,电力营销系统规划了计量生产调度平台、智能互动网站、营销稽查监控等多套业务系统,全面覆盖了电力营销系统,具有普遍应用性,满足多家电力公司的应用需求。与此同时,中国还发布了《中国电力大数据发展白皮书》,标志着电力大数据时代的开始。本文对基于预测模型的电力精准营销框架进行分析,以供参考。
简介:摘要:电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度,本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先,收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次,构建了包含长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中,采用了交叉验证和超参数优化技术,以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明,相比传统预测方法,本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有广泛的应用前景。
简介:摘要“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化,传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系,难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律,深入研究了经济与电力长期协整关系,并在此基础上研究短期波动对用电的影响,建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化,有效提升了模型的拟合优度和预测能力。