基于数据组织和模糊综合推理的电力负荷预测

来源:党委研工部发布时间:2017-12-07阅读次数:

【讲座题目】基于数据组织和模糊综合推理的电力负荷预测

【讲座时间】2017年12月8日(星期五)14:00

【讲座地点】教四D207

【主 讲 人】谷云东

【主讲人简介】

谷云东,1976年12月出生,博士(博士后),华北电力大学数理学院副教授,硕士生导师。中国运筹学会模糊信息与工程学位理事,人工智能学会智能系统工程专业委员会理事。主讲《运筹学》、《最优化理论与方法》、《数学建模》、《概率论与数理统计》、《模糊数学》、《数据、模型与决策》和《智能计算方法及应用》等本科生和研究生课程。曾主持或参加国家自然科学基金等研究项目十余项。目前主要研究方向为数据挖掘与智能预测、模糊系统建模与综合分析等。已在国内外正式发表科研论文60余篇,其中SCI或EI收录二十余篇。

【内容简介】

电力负荷预测是电力系统规划运行的重要基础。随着我国电网的智能化升级和风能、太阳能的绿色新能源电力建设的推进,我国的电力供需形势和供需结构都发生了一些显著变化。电力系统发展的新形势对电力负荷预测提出了更高的要求,研究如何有效提升负荷预测模型的精度和性能具有重要的意义。围绕局地电力负荷预测问题,研究基于数据聚类分区、异常数据删减和相似数据选择等数据组织方法,以及分区多模型、分类多模型和基于训练数据组织的多模型等多模型方法在电力负荷预测中的应用。从“模糊变权综合推理”角度探讨以模型为载体的多源深层次信息的融合问题,为大数据时代的智能预测提供一种可能途径。 

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