数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的实现与应用

数据仓库是支持管理决策过程、面向主题、而且随时间变化的数据集合,数据挖掘技术是利用人工智能的方法对数据库以及数据仓库中的海量数据进行分析、发现规律、获取知识的过程。电力系统负荷长期的历史数据庞大而复杂,其数据具有有限性、不完整性、影响因素复杂性等特点,结合电力系统自身存在的特点以及电力系统负荷预测的实际需要,文章详细阐述了将数据挖掘技术应用到电力系统及其负荷预测中的方法并探讨了应用现状和前景以及利用该技术做好电力负荷的重要性。