基于数据挖掘的电力系统负荷预测研究  

作　　者：曹小颖 

机构地区：[1]贵州医科大学神奇民族医药学院网络与教育技术中心

出　　处：《电气技术与经济》2025年第4期4-7,共4页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：在电力系统的供电过程中,必须准确地把握用电负荷的变化均衡,达到用电负荷的目的,即为电力系统负荷预测。本文首先基于数据挖掘技术,通过聚类提取电力负荷并分析异常数据。然后实施电力负荷数据预处理,对电力负荷数进行清洗,去除冗余数据并识别和填充异常数据的缺失值。其次,建立了聚类分析预测模型,将网络结构划分为电力负荷特征曲线,充分考虑外部因素,构造输入向量。最后,通过聚类分析负荷预测方法,实现短期负载预测测量。结果表明,在待测日实际值与预测值对比中,时刻0处的电力负载数据实际值为500,预测值为510,二者差异极小。本文提出的算法百分数误差仅为0.38%,预测精度仅为3.08%,聚类分析预测模型的精度为1.0931%、0.9843%,使其具有较好的应用前景。因此,采用数据挖掘技术对电力系统负荷进行预测,不仅准确度高,而且操作便捷。

关 键 词：电力系统 用电负荷 数据挖掘技术 聚类提取 短期负载 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]