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摘要:
给出了一种短期电力负荷预测的组合数据挖掘算法.通过日负荷特性分析,在设定长度的最近历史日期中选择与预测日天气最相似的为基准日,通过该模式下天气相似日的相关影响因素差异与相应负荷变化率关联规则挖掘建模,挖掘模型算法采用C4.5和CART算法的基于BP网络加权组合,算法还基于范例推理给出节假日调整因子校正节假日的影响,设计出一种高精确度短期负荷预测系统.实际应用结果表明该组合算法预测精确度高、效果良好.
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文献信息
篇名 短期负荷预测的组合数据挖掘算法
来源期刊 电力系统自动化 学科 工学
关键词 短期负荷预测 数据挖掘 组合算法 天气相似日
年,卷(期) 2006,(14) 所属期刊栏目 工程应用
研究方向 页码范围 82-86
页数 5页 分类号 TM7
字数 4808字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1026.2006.14.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱六璋 安徽省电力公司调度通信中心 10 158 4.0 10.0
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研究主题发展历程
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短期负荷预测
数据挖掘
组合算法
天气相似日
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
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12334
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31
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