基于決策樹的短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)，負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果直接影響到電網(wǎng)安排日發(fā)電計(jì)劃及電廠安排機(jī)組啟停，而我國目前部分地區(qū)電力生產(chǎn)不足、電力調(diào)度水平不高，負(fù)荷預(yù)測就顯得尤為重要，相關(guān)數(shù)據(jù)表明負(fù)荷預(yù)測每提高1％的精度，都會給電力行業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益，對節(jié)能減排做出巨大的貢獻(xiàn)。
　　 電力負(fù)荷本身易受外界諸多非負(fù)荷因素影響，具有很大的不確定性，做好負(fù)荷預(yù)測，需充分研究負(fù)荷的變化規(guī)律，分析相關(guān)因子對其影響，然而不同的電

2、力負(fù)荷地區(qū)的氣候、經(jīng)濟(jì)特性千差萬別，至今還沒有一種負(fù)荷預(yù)測模型適應(yīng)所有地區(qū)的情況，因此有必要充分研究和分析電力預(yù)測地區(qū)的具體情況，并尋找更加適合的電力負(fù)荷預(yù)測方法與模型。
　　 本文針對海南電網(wǎng)的負(fù)荷需求，結(jié)合電網(wǎng)節(jié)能減排的要求，在分析海南電網(wǎng)實(shí)際歷史負(fù)荷及天氣等諸多非負(fù)荷因素變化規(guī)律后，選擇了決策樹方法來預(yù)測海南96點(diǎn)日負(fù)荷，并根據(jù)海南電網(wǎng)的實(shí)際情況對一般生成決策樹的ID3算法做出了微調(diào)，具體工作如下：
　　 1)針

3、對海南氣候較為簡單、全年溫差不大、影響負(fù)荷的因素較少的特點(diǎn)，經(jīng)過閱讀大量文獻(xiàn)，比較各種方法的適應(yīng)性后，采用決策樹方法來預(yù)測海南96點(diǎn)日負(fù)荷。
　　 2)微調(diào)了常用的ID3算法：1.盡量用靜態(tài)節(jié)點(diǎn)代替動態(tài)節(jié)點(diǎn)，簡化樹的生成，減輕服務(wù)器負(fù)擔(dān)、縮短負(fù)荷預(yù)測時間；2.對目標(biāo)屬性的選取做了相應(yīng)調(diào)整，用最大負(fù)荷聚類代替負(fù)荷增量作為目標(biāo)屬性。用java語言實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的決策樹模型，經(jīng)演算平均誤差為2.9％。
　　 3)開發(fā)了基于B/