数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用

刘齐更; 李长凯

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电力负荷预测作为电力生产部门的重要工作之一,是根据电力负荷历史数据和其他各类相关影响因素进行预测的,因此,其预测精确度很大程度上取决于历史数据的准确程度.数据挖掘为分析各种海最的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法.针对电力系统的基本特征,提出一种基于最优区间分割和单调递减阈值函数的聚类方法,然后应用Kohonen网提取相关负荷的特征曲线,并将其用于不良数据的校正.通过对电力负荷的仿真分析验证了该算法的有效性.

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来源
《自动化仪表》 |2009年第9期|14-17|共4页
作者
刘齐更; 李长凯;
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作者单位

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

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正文语种 chi
中图分类负荷分析;
关键词
数据挖掘; 负荷预测; 人工神经网络; Kohonen; 聚类分析;

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