基于数据挖掘技术的地区电网负荷特性分析与预测

作者：迟作为; 辛鹏; 李振新

来源：吉林电力, 2021, 49(03): 25-28.

DOI：10.16109/j.cnki.jldl.2021.03.007

• 数据挖掘
• 负荷预测
• 聚类分析
• 灰靶理论
• 特性分析

针对不同地区的电网用电负荷特性,基于一种数据挖掘技术建立了地区电网负荷特性分析与预测模型。首先用模糊聚类分析对负荷影响因素约简,消除负荷影响因素之间的强相关性,并可将众多的影响因素按其特点进行归类;其次依托灰靶理论原理,以最大负荷状态模式构造标准模式序列并建立灰靶,对影响因素类进行灰靶变换,得出影响因素指标相对标准模式的靶心度;最后将靶心度转化为灰靶贡献度,将其平均值作为各类影响因素对最大负荷影响的权重系数,形成最大负荷预测模型。结合地区电网历年最大负荷和影响因素实际数据,验证了此组合模型有较好的实用性和较高的精确性。