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文檔簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)挖掘是一門用于挖掘數(shù)據(jù)背后所隱藏的知識(shí)的新興技術(shù),在各行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。在這里將其于電力系統(tǒng)相結(jié)合,進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè),其結(jié)果對(duì)電力規(guī)劃和調(diào)度將有很大的實(shí)際意義。
負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力規(guī)劃的基礎(chǔ),準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)值能夠大大提高電網(wǎng)供應(yīng)的穩(wěn)定性和安全性,減少資源浪費(fèi),降低發(fā)電成本,并能為電力系統(tǒng)提供輔助意見。
本文詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)挖掘的理論和影響負(fù)荷預(yù)測(cè)的主要因素,考慮到傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法存在對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值設(shè)置敏
2、感、收斂的速度慢、容易陷入局部極小值等缺點(diǎn),本文確立了綜合模型,首先引入遺傳算法先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始值進(jìn)行優(yōu)化,評(píng)估合格后再進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,得出的結(jié)果再經(jīng)Bagging方法集成,目的是提高其準(zhǔn)確率。這是一種集各算法所長(zhǎng)的新嘗試。
本文在最后介紹了配電GIS管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能,將預(yù)測(cè)模型與之結(jié)合,進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè),并利用GIS平臺(tái)的空間分析功能,對(duì)影響負(fù)荷的相關(guān)因素進(jìn)行處理,最后的結(jié)果表明,基于Bagging算法集成遺
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