基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测方法

<正>负荷预测是电力市场技术支持系统的重要组成部分,对电网的安全经济运行而言意义重大。负荷预测的主要影响因素包含社会影响、自然因素、运行特点、增容决策等。如果满足某些精度要求,则执行一系列数学计算以获得将来特定时刻的负载值。传统的短期电力负荷预测方法容易受到随机因素的影响,特别是在水电分布较小的地区。基于短期负荷预测的特点,本文将数据挖掘技术引入短期负荷预测,并给出了该系统的解决方案,可应用于多种电网环境或类似环境。实例操作表明系统可以有效地提高预测精度。