中国全社会用电量增长主导因素辨识

• 作者: 徐政 李智勇 陈志刚 麻敏华
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 用电量 负荷预测 关联分析 数据挖掘 模糊关联规则 自组织映射神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（23）
• 页码范围: 30-35
• 分类号: TM7
• 字数: 4419字
• 语种: 中文

摘要

目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据.文中将数据挖掘技术应用到电量增长的关联性分析中,从全国30个省(自治区、直辖市)的历史数据中选取25项相关指标,采用3种不同的隶属度函数进行赋值.在此基础上利用Apriori算法计算不同指标与用电量增长相关的模糊置信度,辨识出国内生产总值(GDP)、工业总产值、进出口总额、固定资产投资、居民人均可支配收入等与用电量增长较为相关的主导因素,并结合自组织映射神经网络获取中国用电量增长的一般性规律.该研究思路为年度负荷预测相关因素的选取提供新的策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志刚		24	425	12.0	20.0
2	徐政	浙江大学电气工程学院	406	16013	64.0	112.0
3	李智勇		11	213	7.0	11.0
7	麻敏华		1	21	1.0	1.0