电力系统负荷预测挖掘模型实证研究

摘要：

为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,本文提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型。该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测。实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的,其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度。

关键词： 数据挖掘 负荷预测 遗传算法 电力系统

作者: 刘承水

作者单位: 北京城市学院,北京 100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国管理科学学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 466-469

在线出版日期: 2009-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）