基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型

• 作者: 刘学琴 吴耀华 崔宝华
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 短期电力负荷预测 粗糙集 属性约简
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 25-28,38
• 页数: 5页
• 分类号: TM732
• 字数: 3483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.05.006

摘要

影响短期电力负荷预测的因素众多,如何有效地判断和选择这些相关因素是改善电力负荷预测的关键,通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题.针对常规粗糙集算法计算量大,且不具备容错性和泛化能力,在属性约简过程中设置了分类可信度β,因而对数据具有了一定的容错性和泛化能力,增强了抗噪声能力.经过对实际数据的计算分析,证实了本文提出的方法在一定程度上提高了负荷预测的精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耀华	陕西理工学院电气工程系	17	89	6.0	9.0
2	刘学琴	保定电力职业技术学院电气工程系	7	113	5.0	7.0
3	崔宝华	保定电力职业技术学院电气工程系	3	46	3.0	3.0