基于数据挖掘技术和支持向量机的短期负荷预测

支持向量机方法已经非常成熟的应用在短期负荷预测领域,它在选取历史日期进行模型训练的时候通常选取距离预测日相近的一段日期,而没有考虑这段时间气象条件、星期类型、节假日造成的影响,使得所建立的模型并不能完全的反映预测日的特征。提出了基于一种基于数据挖掘技术的支持向量机负荷预测方法,该方法提出了预测模型样本选取的新颖思路,首先采用层次聚类法对历史日负荷进行聚类,利用层次聚类得到的分类结果建立决策树,根据待预测日的属性在决策树中查询得到支持向量机预测模型输入的历史负荷,建立支持向量机预测模型并对待预测日的负荷进行预测。实例中负荷数据采用浙江省某地级市的历史负荷,用新方法对该地区的日96点负荷进行预测,并将该算法与传统的支持向量机算法进行比较,文中提出的方法解决了传统的基于支持向量机方法训练日期选取不能反映待预测日特征的问题,故本算法结果具有较高预测精度。