数据挖掘在电力系统中长期负荷预测中的应用

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本文在分析了电力系统中长期负荷预测研究现状的基础上,围绕电力系统中长期负荷预测,对坏数据的发现和抑制,遗失数据的补全,数据挖掘技术的应用和综合模型建立等方面进行了研究,主要内容如下: 为防止预测中“不良数据”不能完全被辨识,改进得到了基于权函数的电力负荷预测模型参数的抗差估计算法。结合WLS及WLAV两种常用参数估计算法的优点,以残差变化量为加速因子,修正权函数,加快收敛速度,有效抑制了不良数据的影响,提高了预测方法对坏数据的适应性。 基于数据挖掘中ID3决策树分类理论,以ROUSTIDA补全算法为前导,将补全后的数据离散化后,将组合属性与信息增益度量相结合,构建了改进的决策树分类模型,之后将预测年的离散原始数据代入决策树模型,得到预测结果。 改进聚类算法为了弥补单纯层次法无法对复杂形状数据聚类和算法不可逆的缺点,将层次方法中的Chameleon法与密度算法相结合,综合了两种算法的优点。 利用粗糙集理论实现了两种综合预测模型,分别利用各属性对分类的影响和利用属性的重要性来确定各单一模型的权重系数,既充分考虑了各单一模型对综合预测结果的影响,又能够更好地满足预测精度的要求。
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