能源行业：机器学习下的概率预测

日期： 2015-04-01 作者：Ajitesh Kumar翻译：杨宏玉 来源：TechTarget中国

本文探讨了机器学习用于能源预测领域的四类最常见用例。

机器学习用于能源预测的用例

下面是有关的能源管理的不同用例，机器学习在能源管理中可以用于概率能源预测。所谓概率预测，是指总结已知或对未来事件的看法。与单值的预测（例如预测在给地点上在特定时间的最高气温将是摄氏23度或者一个给定的足球比赛将是一个无得分平局）正好相反，概率预测分配给每一个不同的结果一个概率，并且所有这些概率代表一个概率预测的结果。简而言之，预报是对未来事件的预测。除了能源预测，概率预测的其他应用包括天气预报和体育博彩。

电力负荷预测：主要目的得出小时负荷在连续的基础上的概率分布。

电价预测：主要目的是预测一个或多个区域内，电价在连续的基础上的概率分布。

风力发电预测：主要目的是预测在一个或多个风力发电场，风力发电的概率分布。

太阳能发电预测：主要目的是预测在一块或多块太阳能农场，太阳能发电上在连续基础上的概率分布。

机器学习模型用于能源数据挖掘和预测

以下是不同的机器学习算法，可以用来做与能源相关的数据挖掘和预测的用例。

人工神经网络

回归模型，它可以用于电价预测

聚类算法

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Ajitesh Kumar
Ajitesh Kumar

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杨宏玉
杨宏玉

TechTarget特邀编辑。北京邮电大学计算机科学与技术专业硕士。熟悉软件开发流程，对系统管理，网络配置，数据库应用等方面有深入的理解和实践经验。现就职于IBM（中国）投资有限公司，从事IBM服务器相关软件的开发工作。业余时间喜欢游泳登山，爱健身，喜欢结交朋友。

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