電力需求預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘

上傳人:盧卡****7 文檔編號:27305861 上傳時(shí)間:2021-08-17 格式:DOC 頁數(shù):2 大?。?2.63KB
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1、電力需求預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘 1系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求 結(jié)合現(xiàn)階段電力企業(yè)在電力需求預(yù)測方面存在的問題,本文對系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提出以下的要求: 第一,對電力需求的預(yù)測將充分將國民經(jīng)濟(jì)的各項(xiàng)指標(biāo)對電力的影響納入進(jìn)來,其主要的原因是用電量的多少與國民經(jīng)濟(jì)增長有著很大的關(guān)系; 第二,將城鎮(zhèn)化納入到對電力需求的預(yù)測中,因?yàn)殡S著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城鎮(zhèn)化可反映居民增加的多少,從而對未來我國長期的用電量有著最為直觀的需求分析; 第三,將階梯電量計(jì)算給居民用電帶來的影響納入到預(yù)測當(dāng)中,因?yàn)閲野l(fā)改委在電力改革方面,采用階梯定價(jià)的方式,在一定程度上將影響居民的用電的多少。 第四,將國家節(jié)能減排對用電大戶所帶來的影響納入到系

2、統(tǒng)當(dāng)中。因?yàn)殡S著國家對環(huán)保觀念的重視,未來在很大程度上將注重企業(yè)的節(jié)能減排,從而減少企業(yè)的用電量。 第五,針對現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)挖掘算法,本文結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn),采用多種算法綜合組合的方式,實(shí)現(xiàn)對電力需求的客觀預(yù)測。采用在不同的時(shí)刻和情況下采用不同的預(yù)測算法。 2基于電力需求模型的綜合預(yù)測模型構(gòu)建 2.1模型構(gòu)建及其優(yōu)缺點(diǎn)比較 通過上述的分析,我們可以看出以往的對電力預(yù)測的算法通常都是采用單一的數(shù)據(jù)挖掘模式的形式,如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊預(yù)測法等。通過采用單一的算法,所挖掘的結(jié)果通常缺乏客觀性,如以吉林供電公司為例,其采用單一回歸預(yù)測,其預(yù)測的數(shù)據(jù)與實(shí)際應(yīng)用的電量的多少存在很大的偏差。因此

3、,為提高本系統(tǒng)預(yù)測的準(zhǔn)確性,決定采用多種數(shù)據(jù)挖掘算法相結(jié)合的綜合預(yù)測模型。其具體的思路是首先構(gòu)建綜合預(yù)測模型的方法庫,并通過單一模型檢測方法,對偏差比較大的模型進(jìn)行剔除。對預(yù)測較好的模型進(jìn)行反復(fù)的測算,并通過一定的方式將測算的結(jié)果進(jìn)行組合,從而得到最佳的綜合預(yù)測的模型。而對綜合預(yù)測模型的選擇,其關(guān)鍵點(diǎn)在于如何對模型的組合。對此,本文為解決該問題,采用加權(quán)平均的方式確定不同模型的權(quán)重系數(shù)。同時(shí)通過對不同數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)劣勢的比較。 2.2算法應(yīng)用實(shí)例 結(jié)合本文對電力預(yù)測的要求,本文通過采用對比的方式實(shí)現(xiàn)對綜合模型準(zhǔn)確性的驗(yàn)證與評價(jià)。同時(shí)以某省全社會的用電量作為綜合預(yù)測的目標(biāo)。而所謂的全社會用

4、電量包括生產(chǎn)用電和居民生活用電的總和。而做好對該省全社會的居民用電,為未來3-5年甚至更長時(shí)間的電力企業(yè)電網(wǎng)規(guī)劃、輸電線路布局等有著非常重要的作用。同時(shí),在對數(shù)據(jù)進(jìn)行選取的時(shí)候,必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的平滑處理,從而剔除數(shù)據(jù)中的異常的值,以此更好的實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。 3系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 結(jié)合系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求,本文將系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)為數(shù)據(jù)采集與處理、模型庫、系統(tǒng)維護(hù)、結(jié)果可視化查詢等功能模塊。其中數(shù)據(jù)采集與處理包括對居民用電營銷、調(diào)度自動化、電網(wǎng)負(fù)荷等數(shù)據(jù)的采集。通過采用挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)從上到下的挖掘;模型庫則主要包括數(shù)據(jù)挖掘的各種不同的算法,如灰色關(guān)聯(lián)、模糊預(yù)測、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法在內(nèi)。需求預(yù)測

5、庫模塊主要對電力需求進(jìn)行預(yù)測。其具體的步驟則為通過采用單一模型進(jìn)行預(yù)測,通過比較選擇誤差最小的預(yù)測模型,并通過采用回歸分析的方式,實(shí)現(xiàn)對不同預(yù)測方法權(quán)重的比較,從而計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。結(jié)果可視化則是通過綜合預(yù)測模型對數(shù)據(jù)的計(jì)算,將其挖掘和預(yù)測的結(jié)果和電力增長的規(guī)律通過可視化的方式將其展現(xiàn)給用戶,使得用戶更為直觀了解電力需求的預(yù)測數(shù)據(jù)和該省電力需求的增長規(guī)律。系統(tǒng)管理包括系統(tǒng)權(quán)限分配和系統(tǒng)維護(hù)。通過對不同使用角色的功能分配,實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)使用的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)通過對數(shù)據(jù)的日常維護(hù)、備份等,保障系統(tǒng)的運(yùn)行。 4系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 電力需求數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算設(shè)計(jì)多個(gè)不同的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫,因此,對系統(tǒng)的設(shè)計(jì)采用最新的B/S模式,該模式其典型的優(yōu)點(diǎn)在于通過Internet網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集。同時(shí)該模式還可有效對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),增加了系統(tǒng)的靈活性。 5結(jié)語 通過對上述系統(tǒng)的開發(fā)構(gòu)建,提高了電力需求預(yù)測的準(zhǔn)確性,并通過對數(shù)據(jù)的預(yù)測,實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)規(guī)劃的優(yōu)化,在工作轄區(qū)內(nèi)安裝7條10kv輸電線路,保障電力的更好的供應(yīng)。因此,采用綜合預(yù)測模型提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度,并提高了電網(wǎng)服務(wù)的效率,對促進(jìn)新形勢下的電力改革具有重要的意義。但是,本系統(tǒng)的開發(fā)中針對綜合模型的權(quán)重系數(shù)的計(jì)算還需要做進(jìn)一步的改進(jìn),從而更好的提高該挖掘的結(jié)果。

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