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电网时间序列数据预测
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2018-02-08
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电网实时运行数据可反映电网当前运行状态与未来发展趋势。随着智能电网的迅速发展，电网中嵌入的各类传感器规模不断扩大，使得感知层采集的数据种类更加细化，待处理的数据急剧增加。据不完全统计，单个城市每天采集的电网业务数据就可达到PB级。总体上看，智能电网实时运行数据具备数据采集装置多、采集频率高、数据规模大、数据类型复杂等特点，且其采集的数据为典型的时间序列数据（ Time-series Data．TSD）。如何充分利用智能电网时序数据，采用适当的技术进行深度分析，为电网高效、安全运行提供决策和辅助支持，是一个重要的研究课题。
时间序列分析主要包括模式识别、聚类、分类、预测等内容。近年来，国内外专家学者针对时间序列分析进行了大量的理论研究，其研究成果也被广泛应用于经济、信息安全、道路交通等领域。针对电力行业，时间序列分析主要被应用于广域监测系统（ Wide Area Measurement System，WAMS）、调度自动化和配电自动化等系统中，特别在电网负荷预测、售电量预测、电网规划等方面发挥了重要作用。
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