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大数据驱动的电网负荷预测与储能调度

引言

在传统的电网运行模式中，电力调度主要依赖于常规发电设备，如火电、核电等，其调度过程相对较为固定。储能设备通常被视为补充性资源，调度灵活性较差，不能充分发挥储能系统在平衡电网负荷和应对突发事件中的优势。

电网负荷预测是电力系统管理中至关重要的一项任务，其目的在于通过准确预测未来负荷需求，合理安排电力生产和分配。传统的负荷预测方法受限于数据量小、计算能力弱、模型简单等因素，难以满足现代电网日益复杂的需求。而大数据技术通过处理和分析来自不同源的大量实时数据，能够有效提升预测精度和时效性。通过对气象数据、历史负