| 融合实时因素的短期电力负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 曹彦,陈立勇,周驰. 融合实时因素的短期电力负荷预测方法[J]. 电脑开发与应用, 2013, 0(9): 74-76 |
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| 作者姓名： | 曹彦 陈立勇 周驰 |
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| 作者单位： | 1. 周口师范学院计算机科学与技术学院,河南 周口,466001
2. 许昌供电公司,河南 许昌,461000 |
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| 摘 要： | 短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,支持向量机现已成功地应用在电力预测领域。提出一种基于实时气象因素的样本选择策略,首先利用日气象特征向量缩小样本集,然后基于实时气象因素利用FP-Growth算法选择与预测日相似的训练样本,最后建立支持向量机预测模型。最后通过实验表明,经过样本选择所建立起来的预测模型具有较高的预测精度。
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| 关 键 词： | 支持向量机 实时因素 负荷预测 FP-Growth 关联分析 |
Short-term Power Load Forecasting Based on Data Processing |
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| CAO Yan , CHEN Li-yong , ZHOU Chi. Short-term Power Load Forecasting Based on Data Processing[J]. Computer Development & Applications, 2013, 0(9): 74-76 |
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| Authors: | CAO Yan CHEN Li-yong ZHOU Chi |
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| Affiliation: | CAO Yan;CHEN Li-yong;ZHOU Chi;ZhouKou Normal University;XuChang Power Supply Company; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SVM real-time factors load forecasting FP-Growth correlation analysis |
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