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《大连理工大学》 2008年
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基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测研究

李冬伟  
【摘要】: 短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要工作,尤其是随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。因此,关于如何提高预测精度的问题,一直是短期负荷预测研究的重点问题。 电力负荷预测就是要通过实际电力系统负荷特性的分析,结合实际运行情况,运用数学和计算机方面的知识,建立合理准确的数学模型,最终得出精准的预测结果。在负荷特性分析以及负荷预测模型建立之前,必须对负荷数据进行预处理,剔除掉其中不能反应真实负荷情况的坏数据。 数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是20世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系。作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景。本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法。 对于负荷预处理,本文首先采用聚类分析的方法,将负荷的特征曲线提取出来,每一类负荷的特征曲线代表了该类负荷的正常曲线模式,然后以特征曲线为依据进行该类负荷的坏数据检测和修正,效果理想。对于负荷预测,本文首先利用小波变换对负荷序列进行分解,得到不同频率的各个负荷分量,然后利用数据分类和多元回归分析方法分别对各个分量进行预测,最后再将各个分量的预测值组合起来,得到最终的预测结果。本文的方法应用于贵州省的实际负荷数据中,计算结果表明该方法能够取得满意的预测效果。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM715;TP311.13

【引证文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 李刚;张凯锋;王一清;邓胜;;基于改进K-means的负荷坏数据修正[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 翟登辉;基于数据挖掘技术的电力网络状态估计研究[D];沈阳理工大学;2010年
2 柴琳;配电GIS管理下数据挖掘的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2011年
3 李艳红;基于时间序列的短期电力负荷预测模型研究[D];昆明理工大学;2011年
4 孟祥斌;基于小波分析的短期负荷预测模型研究与实现[D];大连理工大学;2009年
5 陈锡文;基于神经网络的电力负荷预测方法研究及软件开发[D];中南大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李鹰,赵振江,吴松涛;灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2003年01期
2 胡国胜,任震;短期电力负荷非线性预测模型的比较[J];电气应用;2005年01期
3 张国江,邱家驹,李继红;基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测[J];电力系统自动化;2002年05期
4 任震,黄雯莹,何建军,石志强,杨桦,杨浩;小波分析及其在电力系统中的应用(一)概论[J];电力系统自动化;1997年01期
5 林湘宁,刘沛,程时杰,徐长发,蔡超;小波分析基础理论及其在电力系统中的应用──第1讲 小波变换及其时—频局部化特长[J];电力系统自动化;1997年10期
6 康重庆,夏清,刘梅,相年德;应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题[J];电力系统自动化;1998年10期
7 宋超,黄民翔,叶剑斌;小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2002年03期
8 钟庆,吴捷,钟丹虹;基于系统论的负荷预测集成化方法[J];电力自动化设备;2002年10期
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10 孙洪波,徐国禹,秦翼鸿;模糊理论在电力负荷预测中的应用[J];重庆大学学报(自然科学版);1994年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张晓;电力系统短期负荷预测研究[D];四川大学;2001年
2 陈跃芳;短期电力负荷预测方法研究与系统设计[D];浙江大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马春艳;龚瑛;;基于小波变换模极大值的小电流接地系统故障选线[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2008年01期
2 贾德香;韩净;;基于改进BP网络的电力系统超短期负荷预测[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2008年03期
3 熊燕;李艳红;;基于数据挖掘的电力系统异常数据辨识与调整[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年03期
4 侯宜祥;;考虑相似日的短期负荷改进粒子群预测方法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年03期
5 唐振军;;基于改进灰色模型的中长期电力负荷预测[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年04期
6 张安勤;数据挖掘与进化算法[J];安徽教育学院学报;2002年03期
7 刘晖;;浅析电力系统的负荷预测[J];安徽电力;2006年02期
8 张必熙;岳雷;;电网规划中常规中长期负荷预测方法的探讨[J];安徽电力;2011年03期
9 王永梅;胡学钢;;决策树中ID3算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年03期
10 田丽;黄世伟;李泽应;王军;;基于PSO的RBF神经网络短期电力负荷预测[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2007年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 ;Learning Algorithm of Decision Tree Generation for Continuous-valued Attribute[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 慕莉;刘玉田;石嘉川;;用于轧钢车间动态补偿控制的无功功率超短期预测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
4 王琦;;基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
5 应江勇;周宇;;决策树在我国通信行业用户预警模型中的研究应用[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
6 鲁松;;英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解[A];2005年信息与通信领域博士后学术会议论文集[C];2005年
7 杨元喜;;自适应抗差滤波理论及应用的主要进展[A];中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会论文集[C];2009年
8 刘海霞;钟晓妮;周燕荣;田考聪;;决策树在居民就诊卫生服务利用影响因素研究中的应用[A];重庆市预防医学会2010年论文集[C];2011年
9 熊燕;李毅;;基于数据挖掘的电力系统异常数据辨识与调整[A];经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会(第四卷)[C];2010年
10 汪云亮;吕久明;刘孝刚;;基于信息熵的辐射源属性分类方法[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(上)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 谢忠玉;电力短期负荷时间序列混沌特性分析及预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
4 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
5 杨剑锋;适合并行的无干预文档聚类算法研究[D];武汉大学;2010年
6 樊炜;海底热液口温度场声学测量技术研究[D];浙江大学;2010年
7 徐河杭;面向PLM的数据挖掘技术和应用研究[D];浙江大学;2010年
8 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
9 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 黄健;城市供水水质监测与预警平台构建及关键技术研究[D];中国地质大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 白廷义;基于激光扫描数据的隧道曲面重建技术研究[D];山东科技大学;2010年
2 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
4 张维;基于ARM7的配电变电所和开闭所RTU研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐坤山;三相四线制并联型有源电力滤波器的研究[D];山东科技大学;2010年
6 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
7 张永锋;半参数回归模型在中长期负荷预测中的应用[D];郑州大学;2010年
8 闫鑫;基于抗差估计的GPS/MIMU组合导航滤波算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 徐洪伟;数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 曹振兴;适应概念漂移的数据流分类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭秋英;当前GIS发展的几个特点[J];测绘通报;1998年05期
2 李鹰,赵振江,吴松涛;灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2003年01期
3 陈星莺;张晓花;瞿峰;刘皓明;赵波;;数据挖掘在电力系统中的应用综述[J];电力科学与技术学报;2007年03期
4 李天云,胡屏,马景兰;小波奇异性检测理论在电力系统负荷特性分析中的应用[J];东北电力学院学报;1998年04期
5 刘耀年,刘岱;基于同伦神经网络的短期负荷预测研究[J];电工电能新技术;2004年03期
6 刘耀年,庞松岭,刘岱;基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测[J];电工电能新技术;2005年04期
7 刘耀年,伏祥运,张文生,曾令全;基于模糊识别与模糊聚类理论的短期负荷预测[J];电工技术学报;2002年05期
8 刘浩;状态估计中不良数据的混合检测辨识法[J];电工技术杂志;1999年06期
9 段青;赵建国;罗珂;;基于形状相似的日负荷曲线多重聚类分析及其应用[J];电气应用;2008年20期
10 张健;异常电力负荷数据的t检验辨识与修正[J];电力需求侧管理;2005年01期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
2 李慧;配电系统负荷数据处理方法的研究[D];中国农业大学;2005年
3 方华亮;基于网络计算的电力系统新计算模式研究[D];华中科技大学;2006年
4 何飞跃;网络化控制系统在电力系统中的应用研究[D];华中科技大学;2006年
5 王志勇;数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究[D];浙江大学;2007年
6 李刚;水火电系统短期节能发电调度研究与应用[D];大连理工大学;2007年
7 吴宏晓;基于软计算方法的电力系统负荷预测[D];上海交通大学;2007年
8 方仍存;电力系统负荷区间预测[D];华中科技大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐延明;地理信息系统在配电管理系统中的应用研究[D];华北电力大学;2000年
2 周勇;电力系统短期负荷预测的研究[D];西安理工大学;2001年
3 张晓;电力系统短期负荷预测研究[D];四川大学;2001年
4 王晨枫;电力系统负荷预测的技术研究[D];大庆石油学院;2003年
5 常莉;城市配电网负荷预测研究[D];太原理工大学;2000年
6 张斌;基于GSA的数据挖掘在电力系统不良数据辨识中的应用[D];南京理工大学;2004年
7 刘小华;数据挖掘在电力系统短期负荷预测智能化建模中的应用研究[D];华中科技大学;2004年
8 孙英云;基于数据挖掘的短期负荷预测研究[D];清华大学;2004年
9 朱韬析;电力系统负荷预测[D];浙江大学;2005年
10 葛成;基于GSA的电力系统不良数据辨识方法研究[D];南京理工大学;2005年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王建军;基于知识挖掘技术的智能协同电力负荷预测研究[D];华北电力大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 李玲玲;基于混沌神经网络的电力负荷预测[D];哈尔滨理工大学;2010年
2 金皓纯;城市配电网线损估计与检错研究[D];上海交通大学;2011年
3 柴琳;配电GIS管理下数据挖掘的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2011年
4 陈晨;基于WNN神经网络的短期负荷预测[D];西安理工大学;2010年
5 邹贤;基于GSA的昆明电网不良数据辨识与修正研究[D];华北电力大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姜勇,卢毅;电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法[J];电力情报;2001年04期
2 王会青,王婷,谷志红;灰色马尔可夫链在高峰负荷预测中的应用[J];电力需求侧管理;2004年06期
3 王民量,张伯明,夏清;电力系统短期负荷预测的共轭梯度ANN方法[J];电力系统自动化;1999年01期
4 沈善德,朱守真,罗骏,陈厚连;快速BP网络在负荷动态建模中的应用[J];电力系统自动化;1999年19期
5 吕志来,张保会;基于ANN和模糊控制相结合的电力负荷短期预测方法[J];电力系统自动化;1999年22期
6 丁军威,孙雅明;基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测[J];电力系统自动化;2000年02期
7 王大光,林美月,林因,张榕林,林瑞兴;福建省电力需求预测研究[J];电力系统自动化;2000年04期
8 程旭,康重庆,夏清,沈瑜;短期负荷预测的综合模型[J];电力系统自动化;2000年09期
9 杨争林,宋燕敏,曹荣章,孙维真,吴劲晖;超短期负荷预测在发电市场中的应用[J];电力系统自动化;2000年11期
10 严华,吴捷,马志强,吴列鑫;模糊集理论在电力系统短期负荷预测中的应用[J];电力系统自动化;2000年11期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王志勇;曹一家;;电力客户负荷模式分析[J];电力系统及其自动化学报;2007年03期
2 周健;蒋传文;陈晞;;基于PSO聚类分析与BP网络的短期电力负荷预测[J];水电能源科学;2009年03期
3 朱海平;王忠浩;张国军;邵新宇;;基于数据挖掘的通用物料清单重构方法研究[J];计算机集成制造系统;2008年02期
4 罗军;何光宇;张思远;万源;李小锐;;基于负荷点相似的地区短期负荷预测新方法[J];电网技术;2007年06期
5 方瑞明;;基于聚类和支持向量回归的短期负荷预测方法[J];东华理工学院学报;2007年04期
6 韩晓红;胡彧;;K-means聚类算法的研究[J];太原理工大学学报;2009年03期
7 邢婷;王凤芝;;数据聚类算法在客户分类中的应用[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2005年06期
8 苟元琴;;聚类分析在图书馆馆藏书目中的挖掘与应用[J];内蒙古科技与经济;2009年13期
9 陈慧萍;贺会景;陈岚峰;蒋峰;;基于模拟退火思想的优化k-means算法[J];河海大学常州分校学报;2006年04期
10 项响琴;汪萍;李健;;CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2011年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 吕琳;朱东华;刘玉琴;;面向数据仓库的数据预处理研究综述[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
3 楚红涛;寒枫;张燕;王婷;;基于数据流的挖掘研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
4 于健;陈子军;李霞;李炜;;一种新的多密度聚类算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
5 张荣祖;朱扬勇;;一个可视化数据挖掘系统中的数据预处理技术[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
6 潘玉奇;石冰;周劲;袁宁;;基于多维数据模型的聚类分析的研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集(一)[C];2005年
7 田小丽;郑康锋;钮心忻;;一种基于改进K-Medoids算法的网络攻击检测技术[A];2009通信理论与技术新发展——第十四届全国青年通信学术会议论文集[C];2009年
8 许小林;唐文忠;;基于贝叶斯算法的垃圾邮件检测中数据预处理技术的研究[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2006年
9 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
10 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
2 华莱士;“数据挖掘”让银行赢利更多[N];国际金融报;2003年
3 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
4 记者 晏燕;数据挖掘让决策者告别“拍脑袋”[N];科技日报;2006年
5 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
2 张瑀;基于实验数据挖掘与细胞自动机的结构分析方法[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 王川;基因芯片数据管理及数据挖掘[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2004年
4 袁方;面向智能信息检索的Web挖掘关键技术研究[D];东北大学;2006年
5 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
6 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
7 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
8 刘寨华;基于临床数据分析的病毒性心肌炎证候演变规律研究[D];黑龙江中医药大学;2006年
9 王涛;挖掘序列模式和结构化模式的精简集[D];华中科技大学;2006年
10 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李冬伟;基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测研究[D];大连理工大学;2008年
2 朱红;基于人才认知的数据挖掘研究[D];昆明理工大学;2002年
3 冷北雪;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D];西南交通大学;2010年
4 徐辰冠;基于数据挖掘聚类技术的我国高校分类研究[D];华中科技大学;2011年
5 王天真;基于神经网络的智能数据挖掘方法及应用研究[D];上海海事大学;2003年
6 于泓漪;道路交通事故原因的聚类分析[D];吉林大学;2005年
7 侯雪波;关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用[D];天津大学;2005年
8 武兆慧;基于遗传算法的聚类方法研究[D];山东师范大学;2006年
9 姜亚南;数据挖掘在校园网用户网络行为分析的应用研究[D];河南理工大学;2009年
10 张兆中;WEB文本挖掘的聚类分析[D];山东科技大学;2005年
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