决策树在短期电力负荷预测中的应用

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1、第22卷华中电力2009年第l期决策树在短期电力负荷预测中的应用葛宏伟，杨镜非(1．浙江台州电业局变电工区，浙江台州317000；2．上海交通大学电气工程系，上海200030)摘要：提出用C4_5决策树方法解决负荷预测的样本多样性问题。并进行短期负荷预测。通过计算信息增益找出决策树的最佳生成方案。对连续属性计算其熵值找出最佳分段点进行离散化，阐述了规则的生成及其在短期电力负荷预测中的应用方法’算例结果表明，计算精度较高。关键词：决策树；负荷预测；熵；信息增益；离散化；数据挖掘中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1006—6519(200

2、9)01．0015．04ApplicationofDecisionTreeonShort-TermLoadForecastingGEHong—wei，YANGJing-fei(1．ZhejiangProvinceTaizhouElectricPowerBureauTransformerSubstation，Taizhou317000，China；2．DepartmentofElectricalEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200030，China)Abstract：Thispaper

3、presentsthedecisiontreemethodtoforecasttheelectricalloadwithdiversesamples．Entropyandinformationgainiscalculatedtogetthebestdecisiontree．Entropyisalsousedto~spersecontinuousdataattributesandgetthebestsphttingpoint．Thepaperdescribesthewayofgeneratingdecisiontreeruleswhichisapp

4、liedtoshort—termloadforecasting．Calculationresultbythemethodonarealpowerdishighlyprecise，whichprovestheapphcabilityofthepresentedmethod．KeyWords：decisiontree；loadforecasting；entropy；informationgain；decisiontreedispersion；datamining电力系统负荷预测是电网能量管理系统的重力负荷预测，构造了相应的决策树生成、修剪及规要内容，

5、通过精确的负荷预测，可以经济合理地安则提取模型，对于某电网负荷进行预测，结果表明排机组启停．减少旋转备用容量，合理安排检修计该方法实用有效，有较高精度。划，降低发电成本，提高经济效益。由于电力系统每1决策树及其算法天都要安排第二天的发电计划，所以提前24h的短期负荷预测对于电力系统的运行调度至关重要，1．1决策树介绍决策树是对一组数据进行分类的树形结构，要负荷预测的准确性将直接影响调度的结果，对电力系统的安全稳定运行和经济性也产生影响。负荷预求这组数据存在于一个二维的表形结构中，表中每行数据对应一个训练样本并包括若干个属性值，这测常用的方法有非线

6、性回归、神经网络法、随机时间序列法、灰色预测方法等Ⅲ。当样本之间的相似程些值中包含一个表征数据类别的属性，称类别属度很高时．这些方法是有效的。但当样本本身各具性，其它属性称非类别属性。根据二维表数据生成的决策树的每个非叶子节点都对应一个非类别属特性时．由于上述模型均采用同一数学描述来概括样本的特性．可能会导致误差过大。性，其分支对应于该属性的可能取值。叶子节点则本文提出用决策树方法可解决负荷预测的样代表某记录对应的类别属性值。对一个新的待预测本多样性问题。决策树是数据挖掘中对事物进行分数据，生成的决策树在每个非叶子节点上都对其属性进行提问．以确定

7、进入哪一个分支，最后到达决类和预测的一种有效方法I2’3，41。它通过对事物属性定其类别属性的叶子节点，从而获得预测值。表l的信息增益进行计算，能够以最简洁的形式全面地概括信息，有助于从海量数据中提炼出相关的知为一组水果的特性数据，图1为相应的给水果分类的决策树。识。本文将Quinlan提出的C4．5算法l5J引入短期电收稿日期：2008—11—22作者简介：葛宏伟(1971-)，男，浙江I临海人，大学学历，工程师，从事电网运行管理一15—2009年第1期华中电力第22卷水果的特性数据如下：属性，作为该节点的分支依据，以生成最小的决策树。颜色形状

8、昧道类别属性1．3连续属性离散化红圆甜苹果很多决策树的数据对象具有连续值属性．也可黄弯甜香蕉以借助熵这种信息度量指标，可递归地把一个连续