基于数据挖掘技术的负荷预测模型

被引:8
作者
李秋丹
迟忠先
王大公
机构
[1] 大连理工大学计算机科学与工程系
[2] 大连理工大学计算机科学与工程系 辽宁大连 
[3] 辽宁大连 
关键词
数据挖掘; 负荷预测; 粗集; 遗传算法; 人工神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的,其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度.
引用
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