为提高电力系统能源负荷预测的效率和精度,提出了一种基于云平台的电力系统能源负荷预测方法。首先,为提高电力系统采集数据的入库效率和查询效率,提出一种分布式的数据采集系统结构框架,并设计了大数据云平台架构;其次,运用极限学习机对区域日负荷进行了准确预测。研究结果表明,该方法有效提高了电力系统能源负荷预测的效率和精度,为电力管理和调度部门及时制定调度计划与运控策略提供了科学决策的依据。

文中介绍了蓄冰空调系统几种常见的控制策略。提出蓄冰空调系统的运行优化必须进行准确的负荷预测，并给出采用神经网络模型预测负荷的方法。