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时间:2020-04-14
《基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、Vo1.43No.2计算机与数字工程总第304期178Computer&DigitalEngineering2015年第2期基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测赵文硕谢萍王颖李彦廖一鸣(华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206)摘要影响电力负荷的因素有很多,用于电力负荷预测的数据随着电网规模的扩大也越来越多。传统预测方法不能通过挖掘大量数据,有效地建立电力负荷预测模型。论文结合并行共享数据挖掘技术,综合分析了基于HADOOP的并行共享决策树算法(PSDT)以及SLIQ算法,提出了一种新的方法来构建电力负荷预测模型。试验结果表明,使用该方法构建预测模型实用性较强,并且有良好的扩展性。关键
2、词数据挖掘;负荷预测;Hadoop;并行共享决策树中图分类号TM714DOI:10.3969/j.issn1672—9722.2015.02.005PowerLoadForecastingBasedonParallelSharedMiningAlgorithmZHAOWenshuoXIEPingWANGYingLIYanLIAOYiming(SchoolofControlandComputerEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206)AbstractTherearemanyfactorsthataffectthep
3、owerload,anddataforelectricpowerloadforecastingisalsomoreandmore.Traditionalforecastmethodscan’teffectivelyestablishpowerloadforecastingmodelthroughmininglargedata.Thispaperputsforwardanewmethodtoestablishapowerloadforecastingmodel,combiningtheparallelshareddataminingtechnologyandanalysisingthepara
4、llelshareddecisiontreebasedonHAIXX)Palgorithm(PSDT)andtheSLIQalgorithm.Theexperimentalresultsshowthat,usingthismethodtoestablishpowerloadforecastingmodelhasbetterpracticability,andhasgoodscalability.KeyWordsdatamining,loadforecasting,Hadoop,parallelshareddecisiontreeClassNImberTM7】4于改进的灰色处理法l_7],王江
5、荣提出的基于粒子群1引言算法的自回归加权马尔可夫链预测法[8]等。负荷电网安全、优质、可靠地运行对国民经济有至预测方法如此之多,但是目前仍没有一种方法被广关重要的作用,电力负荷预测是电力发电、配电、用泛采纳。随着信息采集技术的发展,电网规模的扩电、规划等工作中的重要部分,与之有关的工作也大,用于负荷预测的数据也越来越多,传统的预测在一直进展并取得了很大的进步¨1卅]。合理有效方法大都对数据进行集中式处理,不能很好应用于地构建预测模型对于提高电力系统的经济效益以对大规模数据的处理。及社会效益都有很大的帮助。决策树方法[9~11]是数据挖掘中有效的分类方研究者们曾经提出过许多的负荷预测方法,比法
6、,利用决策树技术对影响电力负荷的温度、湿度如有Mori,H和Yuihara,A等提出的基于神经网等因素综合考虑,生成预测模型,使用生成的决策络的聚类算法l3],Mori,H,Kobayashi,H,张国江树预测模型对未来的电力负荷进行预测,具有良好等提出的模糊推理法_4],黄亮亮等提出的基于气的预测效果。高霞等对决策树技术分析气象因子象因子Fuzzy模糊处理方法[6],刘基群等提出的基对电力负荷预测的影响的研究I1。。以及姚宇臻等对收稿日期:2014年8月20日,修回日期:2014年9月30日作者简介:赵文石if『.女,硕士研究生,研究方向:数据库技术与网络安全。谢萍,女,讲师,研究方向:数
7、据库技术与网络安全。王颖,女,教授,研究方向,数据库与网络安全,电力系统信息化。李彦,女,硕士研究生,研究方向:数据库技术与网络安全。廖一鸣,男,硕士研究生,研究方向:数据库技术与网络安全。2015年第2期计算机与数字工程基于决策树的外推算法在福建电网短期负荷预测4)如果不成立不成立成立,得到判中的应用I11]研究都取得了良好的效果。但传统的断结果Ⅳ。决策树模型基于串行的思想,与其它算法一样,在构建决策树的算
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