基于数据挖掘技术的电力负荷优选组合预测方法(2005年)

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

MATLAB负荷预测是一种基于人工神经网络（ANN）的先进预测技术。该方法利用MATLAB软件平台，通过分析历史数据和模式识别，实现对电力系统负荷未来趋势的精确预测。这种技术不仅提高了预测的准确性，还能帮助电力管理者优化资源分配和能源利用效率。

电力负荷预测综述####一、绪论##### 1.1电力负荷预测研究意义电力负荷预测对电力系统规划和运营管理至关重要。它通过预测未来电力需求，为发电、输电和电能分配决策提供依据。精确的负荷预测可提高系统效率，确保电网稳定性和可靠性，优化资源利用，降低能源浪费和发电成本。此外，良好的预测也有助于推动电力系统的可持续发展，促进国民经济整体进步。 ##### 1.2国内外研究现状电力负荷预测在国内外历史悠久且不断取得新进展。国外已应用许多先进方法，而中国近年来也有显著进步，形成较为完整的预测体系。随着信息技术的快速发展，如人工智能、大数据分析等新技术的应用，电力负荷预测面临更多发展机遇。研究者正致力于开发高效、准确的模型，提升预测精度，更好地服务实际应用。 ####二、电力负荷预测##### 2.1研究背景近年来，全球经济复苏，国际经济形势向好，为中国电力行业带来机遇。尤其在高峰期，准确预测电力负荷至关重要，以平衡供需关系、确保电力系统安全稳定运行。 ##### 2.2负荷构成及特点电力负荷包括工业、商业、居民等多种类型，具有随机性、周期性和不确定性等特点。 ##### 2.3一般步骤电力负荷预测通常包括数据收集、预处理、特征提取和模型选择与训练等步骤。

探讨了系统云灰色预测模型的构建原理，并详细论证了其积分生成机制。进一步深入研究了解析预测公式的应用，特别结合数据库中“贫”信息和小样本序列数据的特征。通过实例分析，比较了解析预测与离散预测的效果，凸显了其简便、详尽和直观的优势。

提出了一种创新的方法，利用数据挖掘技术应用于电子商务领域。介绍了新型的数据库存储结构AFP-树，并利用它挖掘频繁模式。进而通过项目之间的关联来实现协同推荐。最后详细说明了该推荐系统的工作过程。

MATLAB示范了如何建立电力负荷与价格的短期预测系统，校准神经网络和袋装回归树模型，考虑温度、假期和历史数据。这些模型在NEPOOL地区2004-2007年的每小时数据训练，2008年的外部样本数据进行验证。附带Excel前端，通过MATLAB可部署的DLL调用预测模型。详细内容和网络研讨会录音，请访问：http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html

Matlab应用：电力负荷与价格预测网络研讨会案例分析。演示文稿和Matlab®代码，展示系统负荷和价格预测的实际案例研究。

为了充分利用供电公司在生产和营销过程中产生的大量数据，并从中提取有价值信息，协助运营商实现有效市场营销和客户服务，结合数据仓库、数据挖掘技术以及在线分析处理（OLAP）技术，提出了一种基于网络的供电公司电力营销数据挖掘系统。该系统采用三层B/S体系结构，包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层，并基于模型-视图-控制器（MVC）设计模式，具备跨平台、可扩展和易维护等优点，具有广阔的应用前景。