Application Research of Data Mining Technology in Power Dispatching Management System

机译：数据挖掘技术在电力调度管理系统中的应用研究

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In order to improve prediction accuracy of power load and guarantee safe power supply, this paper proposes a new power load prediction method based on particle swarm optimization optimizing and supporting vector machine(PSO-SVM). It is also applied in data analysis sub-system of power dispatching automation system, designs and completes a set of periodic data set and periodic association rule mining-based data analysis sub-system of dispatching automation system. After practical operation, system provides great help for dispatchers' maintenance schedule formulation, report establishment and accident prediction. In addition, it reduces the probability of accident occurrence to some extent and effectively analyzes as well as utilizes historical data.

机译：为了提高电力负荷的预测精度并保证安全供电，提出了一种基于粒子群优化优化和支持向量机（PSO-SVM）的电力负荷预测新方法。它也应用于电力调度自动化系统的数据分析子系统，设计并完成了一套基于周期性数据集和基于周期性关联规则挖掘的调度自动化系统的数据分析子系统。经过实际操作，该系统为调度员的维护计划制定，报告建立和事故预测提供了很大的帮助。此外，它在一定程度上降低了事故发生的可能性，并有效地分析和利用了历史数据。

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来源
《International Conference on Smart Grid and Electrical Automation》|2016年|1-4|共4页
会议地点
作者
Wang Ling; Tong YuanFeng;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Dispatching; Data mining; Support vector machines; Prediction algorithms; Algorithm design and analysis; Kernel; Production;

机译：调度;数据挖掘;支持向量机;预测算法;算法设计与分析;内核;生产;

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