基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的短期負荷預(yù)測.pdf

1、電力系統(tǒng)負荷預(yù)測是電網(wǎng)制定發(fā)電計劃和電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ)，也是電力系統(tǒng)安全運行的重要依據(jù)。隨著電力改革的推進，價格競爭機制的引進對電力系統(tǒng)負荷預(yù)測提出了更高的要求。負荷預(yù)測有著長久的歷史和成熟的負荷預(yù)測的理論及方法，但是有必要對現(xiàn)有的負荷預(yù)測方法加以改進以提高負荷預(yù)測的精度，進而滿足電網(wǎng)對負荷預(yù)測精度的要求。
　　隨著用電信息采集系統(tǒng)的廣泛建立，使得我們能夠從用戶側(cè)采集大量的歷史負荷數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為我們在負荷預(yù)測這個場景應(yīng)用新的

2、預(yù)測手段和方法提供了基礎(chǔ)。與以往傳統(tǒng)的負荷預(yù)測建立在應(yīng)用小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上不同，新的大量數(shù)據(jù)積累使得我們可以在應(yīng)用規(guī)模龐大的歷史數(shù)據(jù)針對不同用戶進行負荷特征分析的基礎(chǔ)上進而進行負荷預(yù)測。
　　本文提出了基于一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和支持向量機的負荷預(yù)測方法，該方法在基于現(xiàn)有大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出了支持向量機預(yù)測模型樣本選取的新穎思路。首先采用層次聚類法對歷史日負荷進行聚類分析，利用層次聚類得到的分類結(jié)果以及歷史天氣、星期類型、節(jié)假日

3、類型等數(shù)據(jù)建立決策樹，然后根據(jù)待預(yù)測日的屬性在已建立的決策樹中查詢得到歷史相似曰并輸入支持向量機建立預(yù)測模型，利用得到的支持向量機預(yù)測模型對待預(yù)測日的負荷進行預(yù)測。
　　本文中驗證新方法所用數(shù)據(jù)均為浙江省某地級市的歷史負荷數(shù)據(jù)和歷史天氣數(shù)據(jù)。文中用新提出的方法對浙江省某地區(qū)的日96點負荷進行預(yù)測，并將該算法預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的支持向量機算法預(yù)測結(jié)果進行比較，本文提出的方法解決了傳統(tǒng)基于支持向量機建立模型訓練時日期選取不能準確反映待預(yù)測