基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测

张冰玉

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基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测

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随着用电信息采集系统的广泛应用,电力公司获取了大量的用户负荷数据,短期电力负荷预测对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,但由于电力负荷受到诸多因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文提出一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法,首先对历史负荷数据进行聚类分析,根据待预测日的特征值选取相似日,在提取相似日的相关数据后,建立BP神经网络模型进行短期电力负荷预测.

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来源
《贵州电力技术》 |2017年第10期|18-21|共4页
作者
张冰玉;
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作者单位

国网河北省电力公司电力科学研究院,河北石家庄050021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的模拟与计算;
关键词
短期电力负荷预测; 层次聚类法; 数据挖掘; 神经网络;

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