基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测

刘亚辉; 韩明轩; 郭俊岑; 苏良立

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基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测

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cqvip:为了提高短期电力负荷预测的准确度,提出了将密度聚类算法(DBSCAN)与自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的方法,进行短期电力负荷预测。首先,对数据进行归一化、天气状况类别数据编码、缺失值填补等预处理;然后,利用DBSCAN对负荷均值进行聚类与剔除噪音点。ARIMA模型的参数根据差分后的时间序列及热力图确定;最后,重构分解后的曲线,并根据历史数据对未来短期负荷进行预测。实验结果表明,预测结果的误差在合理范围内。

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2019年第5期|84-87|共4页
作者
刘亚辉; 韩明轩; 郭俊岑; 苏良立;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院北京100192;

中国电力科学研究院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
DBSCAN; ARIMA; 短期电力负荷; 预测;

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