基于数据挖掘的短期负荷预测

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1、分类号：密级：UDC：学号：416114312105南昌大学专业学位研究生学位论文基于数据挖掘的短期负荷预测Short-termLoadForecastingBasedonDataMining王华培养单位（院、系）：信息工程学院指导教师姓名、职称：杨胡萍教授指导教师姓名、职称：曾冬生高级工程师专业学位种类：工程硕士专业领域名称：电气工程论文答辩日期：2014年5月28日答辩委员会主席：评阅人：年月日万方数据学位论文独创性声明一、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知

2、，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名（手写）：签字日期：年月日二、学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫

3、描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务，同意按“章程”规定享受相关权益。学位论文作者签名（手写）：导师签名（手写）：签字日期：年月日签字日期：年月日论文题目姓名学号论文级别博士□硕士■院/系/所专业联系电话E_mail通信地址(邮编)：备注：□公开□保密（向校学位办申请获批准为“保密”，年月后公开）万方数据摘要摘要电力系统短期负荷预测是电力系

4、统的重要工作之一，高精度的预测需要用优秀的预测模型和预测方法来保证而且还要全面考虑影响因素。近些年来，专家学者们提出了很多把智能算法应用到电力系统负荷预测中的实例，也有几种智能算法结合使用的情况，使得电力系统负荷预测得到了快速的发展，预测精度也有大幅度的提高。本文将数据理论引入电力系统负荷预测中，使用数据挖掘中相关算法构造短期负荷预测模型。数据挖掘理论是一个相对较新鲜的概念，近几年才慢慢应用于电力系统的相关方面，使用数据挖掘理论中相关算法对负荷数据进行分析和整合，而不是只使用单一方法对数据进行的分析与预测，这样可以更好对各个算

5、法比较，得出负荷预测较优算法。本文使用数据挖掘中的多元线性回归、逐步回归、神经网络进行预测，还采用了层次分析法，而且还将非常经典的模拟退火引入到神经网络模型中，本文在考虑负荷预测影响因素时不仅考虑了历史负荷数据，还考虑了温度的影响，创新的地方在于考虑了PM2.5，最后再结合算例进行验证，即可得到预测比较结果。结果表明，预测精度完全满足要求，并且各算法所得误差平方和对比之后就能得出所采用算法当中的最优预测算法。关键词：负荷预测；数据挖掘；层次分析；神经网络I万方数据ABSTACTABSTACTPowersystemshort-t

6、ermloadforecastingisoneoftheimportantworksofthe powersystem,highprecisionofpredictionneedgoodpredictionmodelandthe predictionmethodtoguaranteebutalsotoconsiderallfactors.Inrecentyears, expertsandscholarsputforwardmanyoftheintelligentalgorithmisappliedtopower systeml

7、oadforecastingexample,therearealsoseveralintelligentalgorithmsusedin combination,makeobtainedtherapiddevelopmentofpowersystemloadforecasting, predictionaccuracyhasimprovedsignificantly.Thispaperintroducesthetheoryof datainthepowersystemloadforecasting,theuseofshort-

8、termloadforecasting algorithmsindataminingstructuremodel.Dataminingtheoryisarelativelynewconcept,inrecentyearsgraduallyapplied inthereleva