基于復(fù)合知識挖掘的北京市中長期電力需求預(yù)測.pdf

1、電力需求預(yù)測是電力部門的重要工作之一，既是合理的進(jìn)行宏觀電力規(guī)劃的必要前提，也是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障。因此，如何實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確有效的中長期電力需求預(yù)測，是電力部門需要解決的重點(diǎn)及難點(diǎn)工作之一。本文以北京市中長期電力需求預(yù)測為例，將復(fù)合知識挖掘技術(shù)引入到電力需求預(yù)測領(lǐng)域，在對影響北京市中長期電力需求的各種數(shù)量化因素和文本類因素展開知識挖掘的基礎(chǔ)上，建立了基于復(fù)合知識挖掘的中長期電力需求預(yù)測模型。
　　本文首先介紹了電

2、力需求預(yù)測的相關(guān)理論，包括電力需求預(yù)測的概念、特點(diǎn)、分類及影響因素等，并根據(jù)這些影響因素自身的特點(diǎn)，將其分為數(shù)量化因素和文本類因素;概括總結(jié)了目前中長期電力需求預(yù)測中常用的四大類方法，即經(jīng)驗(yàn)技術(shù)方法、經(jīng)典技術(shù)方法、統(tǒng)計(jì)預(yù)測技術(shù)方法和智能預(yù)測方法，并對各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對比分析;其次，闡述了復(fù)合知識挖掘的概念，并重點(diǎn)從概念、步驟及方法三個(gè)方面對復(fù)合知識挖掘的兩大核心技術(shù)即數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘進(jìn)行了介紹;建立了影響北京市電力需求的數(shù)量化因

3、素對象集，并利用相關(guān)分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)兩種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對這些因素進(jìn)行分析挖掘，挖掘出影響北京市電力需求變化的最主要的數(shù)量化因素;建立影響北京市電力需求的文本類因素對象集，運(yùn)用文本挖掘技術(shù)中的FP-Tree關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘出對北京市電力需求有重大影響的文本類因素;在以上研究基礎(chǔ)上，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與決策樹技術(shù)，將數(shù)量化因素和文本類因素結(jié)合起來，創(chuàng)造性的建立了基于復(fù)合知識挖掘的北京市中長期電力需求預(yù)測模型;最后，利用基于復(fù)合知識