基于决策树的电力负荷预测模型研究

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1、国内图书分类号：TP39国际图书分类号：004．9硕士学位论文学校代码：10079密级：公开基于决策树的电力负荷预测模型研究硕士研究生：导师：寸5，⋯：申请学位：学科：专业：所在学院：答辩日期：授予学位单位：皮志贤徐茹枝副教授工学硕士工学计算机应用控制与计算机工程学院2011年3月华北电力大学ClassifiedIndex：TP39U．D．C：004．9ThesisfortheMasterDegreelIlllI[1[[I[1[1[1lllIY1954282ResearchonLoadForecastingModelbased

2、onDecisionTreeCandidate：Supervisor：School：DateofDefenee：ZhixianPiProf．RuzhiXuSchoolofControlandComputerEngineeringMarch，2011Degree-·Conferring--Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于决策树的电力负荷预测模型研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学

3、位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：皮去、芝日期：加／年多月砂《日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于决策树的电力负荷预测模型研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向

4、国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“√”)：保密口，在年解密后适用本授权书ac保e4；；v"作者签名：茌名’芝导师签名：弓舍枣b奄焱日期：乃71年乡月z，／E1日期：加“年乡月纠日华北电力人学硕匕学位论文量皇曼皇曼曼曼曼皇舅INi!曼曼皇曼曼曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼曼皇笪舅曼曼曼皇曼!寰曼曼曼!!曼曼曼曼曼曼曼曼曼

5、曼曼曼曼曼曼鼍曼曼!曼曼曼!!曼!!曼摘要短期负荷预测是电力系统运行调度中一项十分重要的工作，同时也是能量管理系统(EMS)的重要组成部分。短期负荷预测是电力系统经济、可靠运行的前提和基础，其预测精度的高低会影响系统运行的经济性和供电质量。因此，研究负荷的特性、负荷理论以及预测方法，并开发具有一定实用性的负荷预测系统已经成为当前非常重要的课题。本文主要针对负荷数据的预处理、预测方法以及系统设计与开发进行了研究。本文从寻求准确的短期电力负荷预测目的出发，采用基于改进型决策树的负荷预测方法，有效地考虑了非负荷因素对短期负荷预测的影

6、响，结合实际运行情况，建立改进型决策树的预测模型，并和传统决策树算法相比较，得出较好的预测结果。本文首先采用聚类算法对负荷预处理，通过k．means算法提取出负荷特征曲线，特征曲线代表了该类负荷的正常曲线模式，然后依据特征曲线对异常负荷数据进行检测和修正，并采用粗糙集方法对决策树的测试属性进行约简，剔除对决策属性无关的影响因素。针对决策树ID3算法的缺陷，对测试属性选择方法进行优化，采用改进型MBID3算法，通过使用一个训练集对两种算法建立的决策树比较，得出结论，MBID3比ID3算法构造的决策树更为理想。本文从面向对象的观点

7、出发，实现了k．means算法以及改进型MBID3算法，并且在此基础上设计并实现了负荷预测系统。实例分析结果表明，该系统能够取得比较满意的效果。关键词：短期负荷预测；数据预处理；聚类分析；粗糙集；决策树华北电力人学硕l：学位论文AbstractTheshort-termloadforecastingisanimportantroutineforpowerdispatchdepartment，andoneimportantpartofEnergyManagementSystem．Itisthepremiseandbasicofe

8、conomicandreliableoperationofpowersystem．Itsprecisiondirectlyinfluencespowersystem、Sprofitandquality．Tostudytheloadcharacteristic，theanaly