基于优化决策树的短期电力负荷预测

• 作者: 李杰 欧芳芳 王翠茹
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 短期负荷预测 决策树 粗糙集
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 256-258
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.36.106

摘要

电力负荷预测是一项重要和具有挑战性的工作.从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了基于优化决策树的短期负荷预测新方法,有效地考虑了非负荷因素对短期负荷预测的影响.文中先将样本数据进行预处理,利用粗糙集理论对决策树的测试属性进行优化约简,然后建立了短期负荷预测的决策树模型.良好的实例分析效果说明,该方法可提高短期负荷预测的精度,具有实用性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翠茹	华北电力大学计算机科学与技术学院	50	701	14.0	25.0
2	李杰	华北电力大学科技学院计算机科学与技术学院	7	9	1.0	3.0
3	欧芳芳	华北电力大学计算机科学与技术学院	3	5	2.0	2.0