电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测就是对电力市场需求的预测。本文系统介绍了电力负荷预测的基本概念、内容、基本程序、数据处理技术、预测方法、综合评价,并对负荷预测发展提出了展望。     

短期电力负荷预测分析研究

基于负荷预测在电力系统发展规划中所发挥的重要作用,在对短期电力负荷预测基本原理进行分析的基础上,进一步分析研究了短期电力负荷预测的常用方法和基本步骤。     

电力负荷预测之我见

负荷预测在整个电力系统规划和运行等方面都起到重要作用,负荷预测是电力系统优化调度的基础,也是电力单位日常工作的重要组成部分,通过对用电负荷的认识,分析各种影响用电负荷变化的因素,并在不断的实践中发现如何能提高负荷预测合格率的方法,加以完善.     

电力营销数据挖掘过程研究

电力营销海量的数据资源里蕴含着宝贵的价值,然而目前的各业务部门只对业务数据进行了简单的参考和统计,没有汇总到一起进行系统全面的数据挖掘分析,使数据中大量有价值的信息被埋没,形成有“数据”,而无“知识”的现象.本文对电力营销数据挖掘的过程分步骤进行了研究,为日后开展数据挖掘工作进行了先期的探索.     

基于BP神经网络的电力负荷预测研究

提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。     

几种电力负荷预测方法及其比较

在电力改革进一步深入和电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,电力负荷预测工作已变得越来越重要了。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法,如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等。本文结合现在的实际状况,对这些方法中的几个方法的适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面进行了分析、比较。     

中长期电力负荷预测理论研究

本文首先分析了电力负荷理论中的主成分回归理论与灰色预测理论,其次利用优选组合预测模型,形成中长期电力负荷预测理论模型。优选组合预测模型比主成分回归理论模型与灰色预测理论模型具有更高的精度。     

试论城市电力规划负荷预测的方法与对策

城市作为电力系统运行的关键负荷,城市电网能否处于正常、平稳的运行状态,取决于规划的合理性与建设的科学性。对于供电企业来说,做好城市电力规划工作非常重要,只有不断加强探讨与研究,寻找有效的电力规划负荷预测方法,实现城市电力规划的经济性、可行性,对推动国民经济发展起到积极作用。     

农村电网负荷预测方法的研究与改进

农村电力系统负荷预测在农村电网发展规划过程中是一项十分重要的基础性工作,是农村电力系统规划与运行的基础,是农村电力市场运作中的重要组成部分.电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提,预测的精度高低对国民经济各部门至关重要,因而对电力负荷预测方法的研究既有理论价值又有实际意义.     

基于相空间重构与支持向量机的电力负荷预测

近年来让人们对电力负荷预测的研究越来越显示出它对电力系统具有非常重要的意义,本文结合了电力负荷的混沌特性,对电力数据进行了相空间重构,提出了基于相空间重构和支持向量机回归的电力负荷预测方法,并结合实际应用取得了很好的效果。     

负荷预测管理与需求侧管理的深层次研究

负荷预测管理能够通过对用电的预测来保障电网的正常运行,减少因供电与用电之间的差距而带来的电力问题。需求侧管理可以通过一定的激励方式去引导用户合理使用电力,提高电力的利用效率,节约电力能源,对于我国电力事业的发展有着重要意义。本文通过对负荷预测管理与需求侧管理的深层次研究,为提升电网公司水平的提供意见和建议,促进我国电力市场的可持续发展。     

浅析电力负荷控制技术

近几年来,电力负荷控制技术在我国得到了广泛的推广和应用。采用电力负荷控制装置对建立正常的供用电秩序,防止无计划拉闸限电,保证重点金业和重要市政及人民生活用电,维护社会安定及稳定经济具有十分重要的作用。多年来,人们一直在为建立一个稳定、可靠、安全及经济的发输配电力网进行着不懈的努力。随着科学技术的发展和新工艺新技术的不断出现,电力网的自动化系统日趋可靠完善。     

城市电网负荷预测

电力负荷的预测是城市电力规划设计的基础工作,也是整个在电力系统规划设计的基础工作.电力负荷预测的准确性直接影响到城市电力网和整个电力系统的技术经济指标.电力负荷预测的准确程度,对电力系统和电力网的建设是否合理有着很大的影响,是优化建设投资的重要前提.     

电力系统短期负荷预测方法研究

作为现代电力系统管理的重要内容,电力系统负荷预测显得越来越重要。特别是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中起着重要的作用。对这种预测方法进行研究,是为了分析各种预测方法的优缺点,以便更好地实现预测的作用。     

试论电力负荷管理系统反窃电功能设计

在电力系统运行过程中,线路损耗一直是影响电网运行经济性的一个难点,对于输电线路发生损耗的原因有很多种,比如漏电现象、误抄误算电量报表、计量设备故障及用户恶意窃电等。在这篇文章里,我们只针对电力系统中存在的窃电现象进行阐述,并重点分析在电力系统负荷管理系统中,反窃电功能的设计实现等问题。     

数据挖掘在销售预测中的应用

数据挖掘技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一。企业决策离不开销售预测,传统的预测系统已远远不能满足要求。针对传统预测系统存在的问题,详细探讨了应用数据挖掘技术的相关内容,并设计了面向销售预测的数据挖掘一般结构框架。     

基于数据挖掘的物流企业绩效预测研究

对于任何企业而言,绩效都是最为关注的问题,绩效是企业追求的最大目标。应用数据挖掘技术对物流企业的绩效进行预测,随后构建物流企业绩效预测指标体系,对其绩效预测进行系统规划,以期能够挖掘出潜藏在企业经营管理过程中的重要信息,为物流企业的管理和决策提供帮助,并准确对企业的绩效进行预测。     

基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

电力营销管理中负荷控制系统在的运用分析

伴随我国国有经济的不断增长,我国的电力事业也取得了飞速的发展。尤其是我国现今的电力负1荷控制系统更是取得了前所未有的成绩。本文分析了电力负荷管理系统建立的必要性,阐述了系统在电力营销管理中的应用,供大家参考。