基于K-means聚类的短期负荷预测研究

• 作者: 池瑞枫
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 R语言 Matlab k-means聚类 MAPE
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 字数: 4141字
• 语种: 中文

摘要

本文的中心思想是采用多种方法组合进行预测,对30个种类的用户全年8760个小时的用电量做全年最后一天的日负荷预测.本文根据聚类算法对数据进行归纳整理再拆分的特点先将数据聚成5类,根据5类用户曲线的特点分别采取不同的适用于各曲线的方法进行预测.本文在k-means聚类的基础上又采取了三种方法进行预测.预测出结果的MAPE值不高,证明预测的精度的准确定.聚类分析的归纳整理功能为预测节省了大量时间,提高了预测速度,而以此为基础采用不同适合的方法进行预测又提高了预测精度,这在一定程度上解决了当前预测快速与准确无法兼具的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	池瑞枫		2	0	0.0	0.0