基于多重可拓聚类模型的电力系统中长期负荷预测

提出了用于中长期负荷预测的多重可拓聚类模型和算法。首先在构建可拓经典域和节域的基础上,结合数据聚类的相关理论,针对待预测样本的数据进行样本类别的划分;然后建立相应的关联函数并通过计算得到每个类别对应的关联度,进而决定待预测样本的所属类别;再根据所属的类别重新划分二重类别,得到更加精确的预测结果。预测实例表明,多重可拓聚类预测模型具有较高的预测精度。