数据挖掘在电力需求预测中的应用研究

摘要

电力需求预测是电力系统规划和运行的重要环节,是电力企业制定发电、购电计划、保证电网安全、经济运行的重要依据,因此准确预测未来的电力需求是一项非常重要的课题。
　　本文以吉林水电公司电力需求预测软件的实施为例,介绍了基于综合预测模型的数据挖掘在该公司电力需求预测系统中的应用情况。
　　首先介绍了电力需求预测的概念、内容及分类以及电力需求预测的研究现状,并对影响电力需求的各类因素进行了研究分析。通过对吉林水电公司电力需求预测进行现状调查和需求调研,总结出原系统中的诸多问题和缺陷;提出了新的电力需求预测系统的设计要求。通过建立了科学有效的电力需求预测综合数据挖掘库,对吉林水电下属各公司的基础历史数据(如电力营销系统的电量电费数据、负荷系统的历史日负荷数据等)进行采集和抽取,将采集到的数据进行数据预处理加工,祛除异常数据、冗余数据、噪声数据,进行了数据集成、转换和规约,使最终的数据满足数据挖掘的要求。最后介绍了新电力需求预测系统功能设计,并分析对比了传统电力需求预测模型的片面和不足,提出了综合预测的概念,介绍了基于综合预测模型的设计思路。并利用综合预测模型对该公司的全社会用电量做实例预测,结果表明该模型的预测精度符合电力需求预测的设计要求,从而验证了该模型的有效性和可行性,可以辅助公司进行有效电网规划、合理配置电网资源、提高供电可靠率、提高电力企业投资回报,最终使公司经济效益和社会效益双丰收。

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第一章 绪论

1.1选题背景和研究意义

1.2研究方法和框架

第二章 电力需求预测理论综述和研究现状

2.1数据挖掘及预测的理论综述

2.2电力需求预测的内容及分类

2.3电力需求预测的研究现状

2.4电力需求的主要影响因素分析

第三章 吉林水电公司现状及分析

3.1公司业务及现状介绍

3.2 新预测系统的设计要求

第四章 预测库建立和数据预处理

4.1 建立数据挖掘库

4.2 历史数据获取

4.3数据预处理

第五章 电力需求预测系统模型设计

5.1 系统功能设计

5.2 综合预测模型分析

5.3 算例分析

5.4 效益分析

第六章 总结与展望

参考文献

致谢