基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测

随着用电信息采集系统的广泛应用,电力公司获取了大量的用户负荷数据,短期电力负荷预测对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,但由于电力负荷受到诸多因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的。本文提出一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法,首先对历史负荷数据进行聚类分析,根据待预测日的特征值选取相似日,在提取相似日的相关数据后,建立BP神经网络模型进行短期电力负荷预测。