【2016电工杯A题资料】 网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】 网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网运营中至关重要的环节，直接影响发电计划和电网稳定性。2016年电工杯A题提出的网格化MDRBR模型为这一领域提供了创新解决方案。该模型通过将区域划分为网格单元，实现了负荷预测的空间细化。MDRBR（Multi-Dimensional Regression Based Reinforcement）核心在于结合多维回归分析和强化学习技术。首先对历史负荷数据进行网格化预处理，考虑每个网格内的人口密度、工商业分布等时空特征。然后通过回归算法建立基础预测模型，再引入强化学习机制动态调整预测参数。这种混合方法能有效应对天气突变等不确定因素，相比传统预测方法具有更高的时空分辨率。该模型特别适用于分布式能源接入场景，可为智能电网调度提供精细化数据支持。