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电力系统短期负荷预测对于电力系统安全、稳定、经济地运行,具有重要的意义,非正常日的负荷预测是提高预测精度的关键。本文提出了一种基于知识库修正的负荷预测方法,首先对原始数据进行预处理,然后采用遗传模糊算法对处理过的数据进行负荷预测,通过计算得出待修正值;其次,综合考虑节假日类型、日类型和天气因素状况,利用C4.5数据挖掘算法挖掘出节假日、天气与负荷预测待修正值的规则知识,采用评估分类法正确率的保持方法来估计其正确率,并通过分类树修正预测结果;最后,本文采用产生式表示法表示规则知识,用Visual Pr