基于数据挖掘算法的电力负荷预测系统的改进

摘要

电力负荷预测是电力系统的一项基本工作,是安全调度和经济运行的重要依据,在电力市场下,各电力公司要制定合理的经济模型和具有竞争力的实时电价,必须依赖于准确和快速的负荷预测。
　　短期电力负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一,是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提,对提高电力系统的经济效益和社会效益,保障电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响。随着电力系统管理现代化的发展,电力部门对短期负荷预测精度的要求也越来越高。
　　本文介绍了电力负荷的特点、影响因素、预测原理和目前的研究现状,阐述了关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等数据挖掘方法的特点,讨论了数据挖掘技术中的决策树分类技术、关联规则算法等优缺点和数据挖掘技术的实施步骤,针对现有的基于数据挖掘算法的电力负荷预测系统,提出了算法的改进设想以及系统实现。
　　本文针对现有的基于数据挖掘技术的负荷预测系统主要做了以下几点改进:
　　1)在对原始数据进行预处理时,如果发现有不正常数据或缺失数据,不是简单的采用线性插值的方法对其进行修正,而是设计算法从历史海量的数据中挖掘出连续时间点气象数据的关联规则,用这些关联规则对冒大数点进行处理。
　　2)在选择基准日的时候,我们设计了一个聚类算法来找到近期与预测日气象因素最相近的一天,而不是简单的拿前一天作为基准来预测。
　　3)在决策树模型建立好后,又设计算法对决策树进行修改,使其分类更加合理。
　　4)在得到预测结果以后,对负荷预测结果中明显错误的数据,再利用关联规则算法进行二次处理,使得预测结果更加准确。
　　实验结果表明,在对原有的系统进行算法改进之后,负荷预测结果的准确率得到一定程度的提高。

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第一章绪论

1.1概述

1.2电力负荷预测的意义

1.3电力负荷预测的研究现状

1.4常见的负荷预测方法

1.5本文所做的主要工作

1.6论文的结构

第二章电力负荷预测基础知识

2.1相似日负荷

2.2电力负荷预测分类

2.3电力负荷预测的特点

2.4影响电力负荷的因素

2.5负荷预测原理

2.6本章小结

第三章数据挖掘基础知识

3.1数据挖掘的基本概念

3.2数据挖掘的基本方法

3.3数据挖掘常用的基本技术

3.4数据挖掘技术实施的步骤

3.5本章小结

第四章算法设计

4.1聚类算法设计

4.2决策树分类算法设计

4.3关联规则算法设计

4.4本章小结

第五章系统设计

5.1整体思路

5.2各模块的具体设计

第六章实验与分析

第七章总结与展望

7.1总结

7.2未来工作展望

参考文献

致谢

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