数据挖掘在电力负荷预测中的应用
数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用
数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用随着电力需求的不断增长，电力系统对于有效的负荷预测变得越来越重要。
负荷预测是电力系统协调可靠性、最小生产成本和负载需求之间平衡的关键技术。
因此，负荷预测技术直接关系到电力系统的安全、稳定和经济运行。
数据挖掘技术在电力负荷预测中逐渐成为重要的手段之一，其主要目标是通过建立精准的负荷预测模型，让电力企业能够在最短时间内做出有效决策，以实现负荷的均衡和优化能源利用。
本文将从数据挖掘技术在电力负荷预测的应用和挑战两个方面进行探讨。
一、数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用现代电力系统通常由各种类型的电力设备、宽广的电网、能量储备系统、电力交易数据等构成。
传统模型只能利用历史数据，并根据人工经验和统计方法来构建预测模型，效果很不理想。
随着数据挖掘技术的发展，它为电力负荷预测带来了新的思路和方法。
1. 数据预处理数据预处理技术是数据挖掘技术中的一项重要的前置作业，其目的是对原始数据进行处理和清洗，以保证数据的质量和可用性。
电力系统中的数据特点是多样化、复杂性强、存在误差，因此必须选择适当的数据预处理技术来进行处理。
2. 特征提取针对电力系统传感器（如电压变压器、电流互感器等）以及其他数据特征，特征提取技术可以将原始数据转化为更加有用的特征数据。
这些数据可以用于提取预测模型中的重要特征，从而提高负荷预测的准确性。
3. 预测模型神经网络、支持向量机、决策树和回归模型等多种预测模型已经被成功地应用于电力负荷预测。
预测模型的建立需要考虑多种因素，如数据特性、模型复杂度、准确性和预测效果等，以及企业的实际要求。
二、数据挖掘应用中的挑战在电力负荷预测中，数据挖掘技术仍然面临一些挑战和困难。
其中一些难点包括：1. 大数据处理在现代电力系统中，各种类型的数据和信息不断涌现。
处理这些数据需要使用大数据技术来实现对数据规模和复杂性的处理。
2. 数据缺失和不准确性电力系统的复杂性使数据收集过程中存在缺失和重复以及误差等问题。
电力系统中的数据挖掘技术及其在负荷预测中的应用
电力系统中的数据挖掘技术及其在负荷预测中的应用近年来，随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增加，电力负荷预测成为电力系统运行和规划的重要组成部分。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度电力资源，提高电网运行效率，降低电力供应风险。
而数据挖掘技术作为一种能够从大量数据中发现隐藏模式和关联规律的有效工具，被广泛应用于电力系统中的负荷预测中。
数据挖掘技术是指从大量数据中自动或半自动地发现非显而易见的规律、模式和关联的一种方法。
在电力系统中，数据挖掘技术主要有聚类、分类、关联规则挖掘和时间序列分析等方法。
这些方法可以从大量历史负荷数据中提取有用的信息，并通过建立预测模型来预测未来负荷情况。
首先，聚类分析是一种将相似样本数据归为一类的方法。
在负荷预测中，可以利用聚类方法将历史负荷数据分为几个不同的群组，使得同一群组内的数据具有相似的负荷特征。
通过对每个群组的负荷数据进行分析，可以获得不同负荷状态下的负荷特征模式，为负荷预测提供参考。
其次，分类分析是一种根据已知类别将样本数据归类的方法。
在负荷预测中，可以利用分类方法将历史负荷数据划分为不同的类别，例如高负荷、正常负荷和低负荷。
通过将当前负荷情况归类到某个类别中，可以快速判断当前负荷状态，并进行相应的调度决策。
另外，关联规则挖掘是一种发现数据集中项与项之间的关联性的方法。
在负荷预测中，可以利用关联规则挖掘方法发现不同负荷特征之间的关联关系，例如某个时间段的气温和负荷之间的关系。
通过分析这些关联关系，可以更好地理解负荷变化的原因，从而提高负荷预测的准确性。
最后，时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模和预测的方法。
在负荷预测中，时间序列分析方法可以建立负荷与时间的函数关系模型，通过对历史负荷数据的分析，预测未来时间段的负荷情况。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和神经网络模型等。
这些方法可以根据历史负荷数据的趋势和周期性特征，对未来负荷进行准确预测。
数据挖掘在电力负荷预测中的应用
１ ） 背景及意义 。 在 电力运行系统中 ， 电力负荷预测的作 Ｅ ｔ 趋 重要 ， 电力 负荷预测对 电力 系统安全 ， 科学 ， 高效运行有着 战略 性 的作用 。电力负荷预测在电力系统中的战略性作用 重要 表现 在： 电力负荷 预测的数据结果 ， 极大影 响着电力系统 的生产 、 控 制和调度 ； 由于电力产品不 能大量存储 的特别特点 ， 决 定了电力 产品的生产及使用必须在 同一阶段内进行 ，这是 电力 系统能够 稳 定 运 行 的必 然 要 求 。 ２ ） 电力负荷预测的原理。电力负荷预测有 ６个基本原理…： ａ ． 可知性原理 Ｉ ｂ ． 可 能性原理 ； ｃ ． 连续性原 理 ； ｄ ． 相似性原 理 ； ｅ ． 反 馈性 原理 ； ｆ ． 系统 性 原 理 。 ３ ） 电力负荷预测研究综述。 从２ ０世纪 ７ ０年代初 ， 电力负荷 预测 就开始逐渐发展起来 了，而且越来 越多的人将研 究重点都 放在这个方面上 。在 ８ ０ 年代 的研究 ， 因为能源短缺 问题越 来越 严重 ， 如何科学管理用 电负载也显得越来越迫切 ， 电力 负荷 预测 的战略地位更 为凸显 了，而且对电力负荷预测 的研究重 点放在 了解 决当时的用 电负载上面 。到 了 ９ ０年代 ， 我们 已经进入了全 球化 世界 ， 电力市场在全球化 的趋势下 ， 显得更为蓬勃 发展 ， 此 时电力负荷预测更加引起世界人们广泛的关 注。
２ 数 据挖 掘 ２ ． １ 数 据挖 掘 的概 念
ｙ ｌ ＝ 、 ／ ｒ ＋ １＋ ｃ
ｙ ＝ ｌ ｏ ｇ ２ ｒ
ｙ ＿ ＝ 、 ｖ ／
数掘挖掘又译作数据采集 ，数据挖掘是知识发 现过程中关 键一 步 ， 一般是指从大量数据 中 自动发现 隐含 的数据关系 ， 或者 说通过 系统变量之 间可 以的关系进行评估来 导出模 型 ，并 将其 转化 为计算机可 以处理 的结构化表示的过程 。 ２ ． ２ 常 用 数 据挖 掘 算 法 （ １ ） 分类 ； （ ２ ） 聚类 ； （ ３ ） 关联规则 ； （ ４ ） 决策树 ； （ ５ ） 人工 神经 网络 。 ３ 基 于 神 经 网 络 的 电 力 负荷 预 测
大数据挖掘在电力负荷预测中的应用教程
大数据挖掘在电力负荷预测中的应用教程一、引言随着电力行业的不断发展和电网规模的不断扩大，电力负荷预测变得越来越重要。
准确预测电力负荷可以帮助电力公司调度电力资源，提高电力系统的运行效率和可靠性，同时降低成本和环境影响。
然而，由于电力负荷受到许多不确定因素的影响，如天气、季节、经济状况等，传统的预测方法往往不能满足实际需求。
因此，大数据挖掘技术应用于电力负荷预测中，可以提供更准确、可靠的预测结果。
二、大数据挖掘在电力负荷预测中的基本原理大数据挖掘是指从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式的过程。
在电力负荷预测中，大数据挖掘可以通过以下步骤实现：1. 数据收集：首先需要收集大量的历史电力负荷数据，包括负荷大小、时间戳和相关的影响因素，如温度、湿度等。
这些数据通常来自于电力系统监测设备、气象站和其他相关设备。
2. 数据清洗：由于数据的来源多样性和质量参差不齐，数据清洗是必不可少的步骤。
清洗数据包括去除异常值、处理缺失值、光滑数据等操作，以保证数据的准确性和一致性。
3. 特征提取：在进行电力负荷预测时，不仅需要考虑历史负荷数据，还需要考虑一些可能影响负荷的外部因素，如天气条件、节假日等。
因此，特征提取是非常重要的一步，它可以帮助我们从原始数据中提取出有效的特征，以便建立预测模型。
4. 数据建模：在数据建模阶段，我们需要选择合适的预测模型，并根据训练数据进行模型参数的估计。
常用的预测模型包括线性回归、支持向量机、神经网络等。
此外，还可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型。
5. 模型评估与优化：建立好预测模型后，我们需要使用测试数据集来评估模型的预测性能。
常用的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
如果模型的表现不理想，我们可以尝试调整模型的参数，或者使用其他模型进行比较和优化。
三、大数据挖掘在电力负荷预测中的应用案例1. 基于特征选择的电力负荷预测特征选择是选取对负荷预测具有重要影响的特征变量的过程。
数据挖掘技术在电力负荷预测中的实际应用
数据挖掘技术在电力负荷预测中的实际应用电力负荷预测是电力行业中的关键问题之一，对电力系统的稳定运行和合理调度具有重要意义。
随着电力市场化改革的不断深入，电力负荷预测不仅对于电力生产企业的经济效益和综合能源利用率有着重要影响，同时也对于电力供应和消费的平衡具有重要意义。
数据挖掘技术的发展和应用为电力负荷预测提供了新的可能性，使得负荷预测能够更加准确和高效。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘是一门通过从大量数据中发现隐藏模式、关系、规律以及提取有用信息的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库系统等多个领域的知识和技术，可以广泛应用于各个行业和领域，包括电力行业中的负荷预测。
二、电力负荷预测中的数据挖掘技术应用1. 数据预处理在进行电力负荷预测之前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理过程包括数据清洗、去噪、缺失值处理等，以保证数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行特征选择和降维处理，以提取对负荷预测有影响的重要特征。
2. 数据挖掘模型的选择对于电力负荷预测，常用的数据挖掘模型包括神经网络、支持向量机、回归分析等。
不同的模型具有不同的特点和适用范围，选择合适的模型对于提高预测准确度非常重要。
根据实际情况和需求，可以选择单一模型或者组合多个模型进行预测。
3. 数据挖掘算法的应用数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等多种算法。
在电力负荷预测中，常用的算法包括支持向量机回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
这些算法可以根据历史负荷数据和其他相关数据进行建模和预测，帮助电力企业更好地掌握电力负荷变化趋势。
4. 模型评估和优化在应用数据挖掘技术进行负荷预测之后，需要对模型进行评估和优化。
评估指标包括预测误差、精度、准确率等指标，通过与实际数据进行对比，可以评估模型的准确性和可靠性。
同时，可以通过参数调整、模型集成等方法对模型进行优化，提高负荷预测的准确度和稳定性。
三、数据挖掘技术在电力负荷预测中的优势1. 高准确度：数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析和学习，发现隐藏的模式和规律，使得负荷预测更加准确和可靠。
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究随着电力需求的不断增加和电网规模的不断扩大，电力负荷分析变得越来越重要。
电力负荷分析是对电力系统中各个节点的负荷进行分析和预测，以便电力供应方能够合理调度电力资源，保障供电的稳定性和可靠性。
而数据挖掘技术的应用，能够在电力负荷分析中发挥重要作用，提供更准确和有效的预测结果。
数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联的方法。
在电力负荷分析中，数据挖掘技术可以帮助我们从海量的历史负荷数据中提取出有用的信息，建立预测模型，进而预测未来的负荷情况。
以下将介绍数据挖掘技术在电力负荷分析的几个关键应用。
首先，数据挖掘技术可以用于电力负荷预测。
负荷预测是电力负荷分析的核心任务之一。
传统的负荷预测方法往往基于一些线性统计模型，无法准确地捕捉到负荷变化中的非线性特征。
而数据挖掘技术能够利用多元回归分析、神经网络、支持向量机等方法，通过对历史负荷数据的挖掘和分析，建立更加准确、可靠的负荷预测模型。
这样的模型可以帮助电力公司预测未来时间段的负荷情况，从而进行合理的电力调度和供应安排。
其次，数据挖掘技术可以用于异常负荷检测。
在电力系统中，异常负荷往往代表着突发事件、故障或其他异常情况。
对异常负荷的及时检测和识别对于电力公司保障供电安全至关重要。
通过数据挖掘技术，可以构建一套监测系统，对电力系统中的负荷进行实时监测，并使用异常检测算法检测和识别异常负荷，从而可以及时采取措施，防止异常负荷引发的电力系统故障。
第三，数据挖掘技术可以用于负荷曲线分析。
负荷曲线是描述电力系统负荷随时间变化的曲线。
通过对负荷曲线的分析，可以了解负荷的峰谷特征和负荷时序关系，帮助电力公司合理安排电力资源，并进行供能优化。
数据挖掘技术可以通过对负荷曲线进行聚类分析、时序模式挖掘等方法，发现负荷的分布模式和变化规律，为电力公司提供更精确的调度和供能方案。
此外，数据挖掘技术还可以用于电力负荷优化。
电力负荷优化是指通过合理控制负荷的分布和调整，以达到降低电力系统负荷峰谷差、提高供能效率、减少能耗和成本的目的。
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用一、引言电力系统作为现代社会的重要组成部分，其供电可靠性和稳定性是保障经济社会可持续发展的重要保障之一。
然而，电力系统负荷的变化是不可预测的，且会随着气候、季节、市场需求等因素的变化而产生巨大波动，如果不能准确预测负荷，将会导致电力供应不足或浪费。
因此，开发精度高、实用性强的负荷预测模型，成为电力系统的重要问题。
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用，成为现代电力系统负荷预测中的重要手段。
本文将详细介绍数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用。
二、电力系统负荷预测的重要性1. 电力系统优化调度的基础电力系统的供需平衡至关重要，负荷预测是电力系统优化调度的基础。
在日前缺乏电力供应时，预测能够允许电力公司及时进行调整，以防止缺乏供应，同时还能够避免过度削减电力在非高峰期的供应量。
2. 保障电力系统运行稳定电力系统负荷的均衡分配对于保持电力系统的稳定和有效运行是必须的。
若能准确地预测电力负荷，则可以更好地分配电力，保障在任何时刻都有充足的电力供应。
同时，准确的负荷预测还可以帮助电力公司预测电力需求，规划电力引进和生产计划，保证电力供应与产能匹配。
3. 提高能源利用效率负荷预测还可以使能源供应更加高效。
由于供电公司需要安排多种不同类型的能源供应，可以通过对电力负荷的准确预测来处理多种类型能源的供应。
这样可以避免电力过剩或不够的情况发生，同时还可以帮助电力公司更好地处理各种能源供应类型的配合和物流问题，从而提高能源利用率。
三、数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用1. 神经网络（NN）模型神经网络技术是一种模拟生物神经系统行为的技术，可以通过对制定的模型进行训练，实现对数据的预测。
神经网络模型应用广泛，可以处理各种类型的数据。
在电力系统负荷预测中，神经网络模型可以将历史负荷数据作为输入，经过训练能够预测未来的负荷。
由于神经网络模型将历史数据作为输入，因此需要大量负荷数据以进行训练和校验，具有较高的精度和可靠性。
电力系统的数据挖掘与负荷预测技术应用
电力系统的数据挖掘与负荷预测技术应用随着电力需求的不断增长，电力系统的稳定运行和负荷预测成为了当今电力行业的关键问题。
为了有效管理和优化电力系统，数据挖掘技术和负荷预测技术日益受到关注并被广泛应用。
本文将重点探讨电力系统中数据挖掘以及负荷预测技术的应用，并介绍相关的方法和案例。
一、电力系统的数据挖掘技术应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘潜在的、以前未知的信息的过程。
电力系统中的数据包括电力生产、传输和消费过程中产生的各类数据，如电力负荷数据、气象数据、供电设备状态数据、市场交易数据等。
利用数据挖掘技术，可以从这些海量的数据中发现规律并为电力系统的管理和优化提供指导。
1.1 负荷数据挖掘负荷数据是电力系统中最重要的数据之一，对负荷数据进行挖掘可以帮助电力系统管理者了解负荷的特点和趋势，为系统的规划和调度提供参考。
负荷数据挖掘的方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
比如，通过对历史负荷数据进行聚类分析，可以将相似的负荷曲线分为同一类别，从而研究不同类别负荷的特点和规律。
分类方法可以根据负荷数据的特征，将其分成不同的类别，为负荷预测和调度提供依据。
关联规则挖掘可以挖掘负荷数据中的相互关系，发现不同用电设备之间的依赖和影响关系。
1.2 气象数据挖掘气象条件对电力系统的运行和负荷有着重要的影响。
通过挖掘气象数据，可以预测电力负荷和发电量，为电力系统的规划和运行提供支持。
常用的气象数据挖掘方法包括时间序列分析、回归分析和人工神经网络等。
时间序列分析可以从时间的角度研究气象数据的规律和趋势，如气温、湿度、风速等。
回归分析可以通过建立气象数据与负荷数据的数学模型，预测负荷随气象变化的趋势。
人工神经网络可以通过将气象数据输入神经网络模型中，训练模型并预测负荷。
二、电力系统的负荷预测技术应用负荷预测是指对未来一段时间内电力负荷进行预测，以便进行电力系统的规划、调度和运行。
负荷预测技术可以帮助电力系统实现供需平衡，合理调度发电机组和电网设备，提高供电可靠性和经济性。
数据挖掘技术在电力行业中的应用
数据挖掘技术在电力行业中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个行业中得到了广泛应用。
电力行业作为国家经济的重要支撑，也逐渐意识到了数据挖掘技术在其发展中的重要作用。
本文将详细探讨数据挖掘技术在电力行业中的应用。
一、负荷预测负荷预测在电力行业中有着重要的应用价值。
通过对历史的用电数据进行分析和挖掘，可以预测未来的用电负荷情况，从而为电力公司的发电计划提供参考依据。
数据挖掘技术可以对大量的历史用电数据进行处理和分析，提取出其中的规律和趋势，进而准确预测未来的用电负荷情况。
这有助于电力公司合理安排发电计划，减少发电成本，提高供电能力。
二、电网异常检测电力系统中的电网异常是电力行业要面对的一个重要问题。
通过数据挖掘技术，可以对电力系统中的大量数据进行监测和分析，及时发现电网异常情况。
比如，当电网中出现电力波动或设备故障时，数据挖掘技术可以通过分析实时数据中的模式和趋势，快速识别出异常情况，并及时采取相应的措施。
这有助于保障电力系统的稳定运行，减少电网事故的发生。
三、能源调度优化数据挖掘技术在能源调度中的应用也非常重要。
通过对历史数据和实时数据的挖掘和分析，可以确定各个发电机组的运行状况和发电效率，进而优化发电计划和调度方案。
数据挖掘技术可以将大量的数据进行处理和建模，提取出发电效率与环境因素、负荷需求等要素之间的关系，从而实现能源调度的最优化。
这不仅可以提高电力系统的运行效率，还可以降低能源消耗，减少环境影响。
四、用电行为分析通过数据挖掘技术对用户用电数据的分析，可以了解用户的用电行为和偏好，为电力公司提供精准的市场营销策略。
数据挖掘技术可以挖掘用户用电数据中的模式、趋势和关联规则，从而了解用户的用电时间、用电量以及用电习惯等信息。
通过对这些信息的分析，电力公司可以制定出更加精准的推广策略，提高市场竞争力。
五、电力设备维护预测电力设备的维护是电力行业中一个非常重要的环节。
通过数据挖掘技术，可以对设备运行数据进行分析和挖掘，识别出设备的健康状态和故障风险，并进行相应的维护预测。
基于数据挖掘的电力负荷预测与分析
基于数据挖掘的电力负荷预测与分析一、背景随着工业化的发展，电力已经成为了现代社会不可或缺的能源之一。
然而，在电力生产和供应中，预测和管理电力负荷一直以来都是一个具有挑战性的问题。
如果电力供应无法满足负荷需求，那么就有可能出现电力短缺的情况，给社会经济和居民生活带来极大的困扰。
因此，为了更好地满足电力需求和优化发电资源的使用，电力负荷预测和分析成为了电力企业和政府部门关注的重点之一。
同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于数据挖掘的电力负荷预测和分析也也备受关注。
二、数据挖掘在电力负荷预测中的应用数据挖掘可以帮助电力企业和政府部门更好地了解电力负荷的规律和趋势，从而进行更准确地预测和管理。
通常，数据挖掘可以分为聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测几个方面。
在电力负荷预测中，主要使用的是聚类和分类技术。
1. 聚类分析聚类分析是将相似的对象根据其属性分为不同的组别或簇的方法。
在电力负荷预测中，可以先将历史负荷数据按照时间间隔和负荷水平等标准进行聚类，得到不同的负荷簇。
然后，可以分别对每个负荷簇进行分析和建模，以预测未来的负荷需求。
2. 分类技术分类技术是通过从已知样本中学习特征，并根据这些特征将新实例分配到不同的类别中的一种方法。
在电力负荷预测中，可以先将历史负荷数据分为低、中、高三类，然后根据已知的三类负荷模型，结合未来负荷数据，预测未来的负荷需求。
三、电力负荷预测的方法和建模除了数据挖掘技术，还有许多其他的电力负荷预测方法可以使用。
这些方法可以分为主观和客观两种。
1. 主观预测方法主观预测方法通常是根据人们预测出来的电力需求进行预测。
这种方法的优点在于直接、简单，可以根据人们的经验和情况进行预测。
但是，这种方法有很大的缺点，因为其预测的结果具有主观性和不确定性。
目前，主观预测应用较少。
2. 客观预测方法客观预测方法通常是通过建模和分析历史负荷数据来进行预测。
这种方法的优点在于其预测结果比较准确，可以帮助电力企业和政府部门做出更好的决策。
面向未来能源的基于数据挖掘的电力负荷预测方法
面向未来能源的基于数据挖掘的电力负荷预测方法随着社会的日益发展，能源已经成为现代社会发展的基础，离开了能源，整个社会的运转都将难以实现。
而电力作为一种重要的能源形式，不仅在生产生活中发挥着巨大的作用，而且其负荷预测对于电网的安全稳定运行和能源的高效利用也有着至关重要的作用。
本文将从面向未来能源的视角出发，探讨基于数据挖掘的电力负荷预测方法，以期为未来的电力负荷预测提供一些参考。
一、数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用数据挖掘技术是从大量的数据中提取有用信息的一种有效手段，它的应用已经逐渐渗透到各行各业。
在电力负荷预测中，数据挖掘技术也得到了广泛的应用。
通过对历史数据的分析研究，我们可以挖掘出一些影响电力负荷的一些关键因素，例如天气因素，人口因素，经济因素等，从而提高电力负荷预测的准确性和稳定性。
二、数据挖掘在电力负荷预测中的优势相对于传统的电力负荷预测方法，基于数据挖掘的电力负荷预测方法具有许多优势。
首先，数据挖掘技术可以有效地剔除一些冗余的信息，从而提高预测的准确性。
其次，数据挖掘技术还可以通过对历史数据的分析，挖掘出影响电力负荷的重要因素，从而在负荷预测中更加准确。
最后，数据挖掘技术还可以利用神经网络、决策树等算法模型进行预测，这些算法模型不仅可以提高预测的准确性，而且还可以延长预测的时间范围，使预测更具有实用性和可靠性。
三、面向未来能源的电力负荷预测随着社会的不断发展和科技的不断进步，未来的能源供需形势将会发生许多变化，如全民使用新能源车，电动自行车等。
这些变化将直接影响电力负荷的预测，因此未来的电力负荷预测必须从面向未来的角度进行改进和优化。
首先，未来的电力负荷预测必须考虑到新能源的使用，以及电力交互性的增强。
新能源车、电动自行车等的普及将会带来新的负荷，但是由于其不稳定性，对于电网的影响也将会更大。
因此，未来的负荷预测必须更加精细和准确，才能更好的应对这些变化。
其次，未来的电力负荷预测必须更加全面。
基于数据挖掘的电力系统负荷预测
基于数据挖掘的电力系统负荷预测电力是现代社会发展和运转的基石之一，而电力系统负荷预测则是保证电力系统正常运行和优化电力供应的重要手段。
随着科技的发展，数据挖掘技术在电力系统中的应用日益普及，基于数据挖掘的电力系统负荷预测正逐渐成为学术界和工业界关注的热点。
本文将从数据挖掘的基本原理、应用技术以及在电力系统负荷预测中的具体应用等方面展开论述。
一、数据挖掘的基本原理数据挖掘是从海量数据中发掘潜在模式和规律的过程，它通常包括数据的收集、预处理、特征选择、模型构建和评估等步骤。
在电力系统负荷预测中，数据挖掘的基本原理是通过历史负荷数据和相关的特征数据，构建适当的预测模型，以预测未来一段时间内的电力负荷情况。
二、数据挖掘在电力系统负荷预测中的应用技术1. 时间序列分析时间序列分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以通过对历史负荷数据的分析，揭示其中的周期性、趋势性和季节性等规律，并通过建立合适的数学模型，对未来的负荷进行预测。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的数据挖掘方法，其优势在于可以处理非线性的复杂问题。
通过将历史负荷数据作为输入，并根据网络的权重和连接关系进行训练，神经网络模型可以学习到电力负荷变化的规律，并给出准确的预测结果。
3. 支持向量机模型支持向量机模型是一种常用的分类和回归模型，它可以通过寻找最大间隔超平面来进行数据分类或回归。
在电力系统负荷预测中，通过将历史负荷数据映射到高维特征空间，支持向量机模型可以构建出一个能够对未来负荷进行较好预测的模型。
三、基于数据挖掘的电力系统负荷预测的具体应用1. 短期负荷预测短期负荷预测是指对未来数小时或数天内的电力负荷进行预测，其主要用途在于电力调度和优化供应。
通过收集历史负荷数据和与之相关的特征数据，如天气、节假日等，可以构建出一个准确的短期负荷预测模型。
该模型可以帮助发电单位和电网公司合理安排发电计划和调度策略，从而降低电力供应风险，提高电力系统的运行效率。
利用大数据技术的电力负荷预测研究
利用大数据技术的电力负荷预测研究随着工业化、城市化的普及和人口增长，电力消费量逐年增加。
准确地预测电力负荷可以提高电力系统的调度效率，防止过载和停电等问题。
传统的负载预测方法无法完全适应现代复杂多变的用电场景，而大数据技术的兴起为电力负荷预测带来了新的思路和方法。
一、大数据技术在电力负荷预测中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是大数据技术中的核心方法之一，通过对历史负荷数据进行处理和分析，可以挖掘出其中的潜在关系和规律。
例如，可以通过时间序列分析方法，对负荷随时间的变化趋势进行建模，然后根据建好的模型进行预测，从而获得更准确的负荷预测结果。
2. 机器学习机器学习是大数据时代的重要技术之一，通过对大量数据的学习和训练，将数据中的隐含知识提取出来。
在电力负荷预测中，可以利用机器学习方法对历史负荷数据进行分类和聚类分析，从而找到数据的内在结构和规律。
利用这些数据的内在信息，可以建立预测模型，对未来的负荷变化进行预测。
3. 智能优化智能优化是一种利用计算机算法和数学模型，对电力系统进行优化和调度的技术。
通过对电力系统进行建模和优化，可以实现电力负荷的平衡和优化，从而提高电力系统的可靠性和运行效率。
利用智能优化技术可以对负荷进行动态、实时优化，从而在限制条件下实现最佳的负荷平衡。
二、利用大数据技术进行电力负荷预测的优势电力负荷预测是一个非常复杂和具有挑战性的问题，传统方法往往难以应对新能源发电、不稳定用电场景等不确定性因素。
而利用大数据技术进行电力负荷预测可以带来以下优势：1. 实时性大数据技术可以实时获取和处理大量的数据，并利用这些数据进行模型训练和预测，实现电力负荷的实时预测和调度。
2. 高准确性大数据技术可以根据历史负荷数据和实时数据进行建模和分析，从而对未来的负荷情况进行精确预测，提高预测的准确性和可靠性。
3. 高灵活性大数据技术可以处理各种数据类型和格式，可以灵活地处理各种不同的用电场景，从而适应不同的负荷预测需求。
数据挖掘在电力负荷中的作用
数据挖掘在电力负荷中的作用在现代社会，电力负荷的合理管理对于维持电网运行的稳定性至关重要。
随着科技的不断进步，数据挖掘作为一种有效的技术手段，被广泛应用于电力负荷管理中。
本文将探讨数据挖掘在电力负荷中的作用。
数据挖掘是从大量数据中发现潜在的、有效信息的过程。
在电力负荷管理中，通过对历史用电数据的挖掘和分析，可以得到电力负荷的特征和规律，从而实现对电力负荷的精确预测和控制。
以下是数据挖掘在电力负荷中的具体作用：一、负荷预测通过对历史用电数据的挖掘分析，可以建立负荷预测模型。
这些模型可以根据天气、季节、时间等因素，准确地预测未来一段时间内的负荷需求。
这对电力系统的调度和运行具有重要意义，可以有效地避免因负荷波动而导致的电力供应不足或浪费现象。
二、负荷优化通过数据挖掘技术，可以从历史负荷数据中分析出负荷峰值和谷值，并预测未来负荷的峰谷变化。
利用这些信息，可以对负荷进行合理调配和优化，减小峰谷差距，提高电力系统的效率和稳定性。
同时，在用电高峰期间，可以根据数据挖掘结果实施负荷限制措施，以保证电力供应的稳定。
三、故障检测与预警通过对电力系统的历史数据进行挖掘，可以发现故障发生的规律和特征。
当某些特定的参数异常时，系统可以通过数据挖掘技术提前预警，并采取相应的措施来避免故障的发生或对故障进行及时修复。
这大大提高了电力系统的稳定性和可靠性。
四、负荷平衡数据挖掘技术还可以根据用户的用电特征和行为习惯，对不同类型用户的电力负荷进行分析和挖掘。
通过对不同用户群体的负荷进行平衡和调整，可以更好地优化电力资源的分配和利用，实现供需平衡和能源的可持续发展。
五、电力市场分析通过对历史用电数据和电力市场数据的挖掘，可以进行电力市场的分析和预测。
这对于电力市场的调整和决策具有重要意义，可以帮助制定合理的电力定价策略，促进电力市场的竞争和健康发展。
六、能源管理数据挖掘技术还可以对电力系统中的能源消耗进行分析和挖掘。
通过对能源消耗的监测和预测，可以实现能源的节约和优化，提高能源的利用效率，降低能源的消耗和排放。
数据挖掘在电力负荷预测中的应用注意事项
数据挖掘在电力负荷预测中的应用注意事项引言：在电力供应和需求日益紧张的环境下，准确预测电力负荷成为电力企业和相关部门的关键任务之一。
随着技术的发展，数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，在电力负荷预测中得到广泛应用。
然而，在应用数据挖掘技术进行电力负荷预测的过程中，我们需要注意一些关键问题和注意事项。
本文将探讨数据挖掘在电力负荷预测中的应用注意事项。
一、数据质量保证在进行数据挖掘的过程中，数据的质量对预测结果的准确性和可信度具有重要影响。
为了保证数据的质量，我们需要注意以下几个方面：1. 数据完整性：在进行电力负荷预测时，需要拥有完整的历史负荷数据。
缺少关键数据或数据不完整会影响预测模型的精确性。
因此，在进行数据挖掘之前，应该确保数据的完整性。
2. 数据准确性：负荷预测的准确性依赖于数据的准确性。
因此，我们需要确保数据的来源和采集过程是可靠的，以避免错误和偏差。
3. 数据一致性：对于历史负荷数据的挖掘和预测，数据的一致性是至关重要的。
需要确保数据的时间间隔、单位等方面的一致性，以避免在模型训练和预测过程中引入不必要的误差。
二、特征提取与选择特征提取和选择是电力负荷预测中的重要步骤，它们决定了模型的输入和数据的表达方式。
以下是特征提取和选择的注意事项：1. 目标特征选择：在进行电力负荷预测时，我们需要选择合适的目标特征。
电力负荷是一个时间序列的数据，因此，我们通常选择过去的负荷数据作为目标特征。
2. 特征提取方法：对于电力负荷预测，我们可以使用各种特征提取方法，包括统计特征、频域特征、时域特征等。
根据实际情况，选择合适的特征提取方法以提取负荷特征。
3. 特征选择算法：特征选择算法可以帮助我们从大量的特征中选择最相关的特征。
通过选择最具有预测能力的特征，可以提高模型的准确性和泛化能力。
三、模型选择与评估在电力负荷预测中，选择合适的预测模型对于结果的准确性至关重要。
以下是模型选择和评估的注意事项：1. 模型选择：数据挖掘中有许多用于时间序列预测的模型，包括基于统计的模型（如ARIMA模型）、基于机器学习的模型（如决策树、支持向量机、神经网络等）以及混合模型等。
数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用与研究
数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用与研究第一章：引言在当前工业化和城市化的快速发展背景下，电力供应是保障国民经济运行的重要基础。
然而，电力负荷的不确定性与时变性给电力系统的规划和运行带来了巨大的挑战。
因此，准确预测电力负荷成为了电力行业的重要问题。
为了解决这一问题，数据挖掘技术逐渐应用于电力负荷预测中。
本文将探讨数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用与研究。
第二章：电力负荷预测的背景和意义2.1 电力负荷预测的定义2.2 电力负荷预测的重要性2.3 电力负荷预测的研究现状第三章：数据挖掘在电力负荷预测中的基本原理3.1 数据挖掘的概述3.2 数据挖掘在电力负荷预测中的基本原理3.3 数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用第四章：电力负荷预测模型4.1 传统的电力负荷预测模型4.1.1 基于统计方法的负荷预测模型4.1.2 基于时间序列分析的负荷预测模型4.2 基于数据挖掘的电力负荷预测模型4.2.1 基于人工神经网络的负荷预测模型4.2.2 基于支持向量机的负荷预测模型4.2.3 基于聚类分析的负荷预测模型第五章：数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用案例5.1 基于数据挖掘的电力负荷预测系统设计与实现5.2 基于人工神经网络的电力负荷预测案例分析5.3 基于支持向量机的电力负荷预测案例分析第六章：数据挖掘技术在电力负荷预测中的挑战与展望6.1 数据质量和数量问题6.2 建模方法选择问题6.3 非线性关系处理问题6.4 数据挖掘技术的发展趋势第七章：结论数据挖掘技术在电力负荷预测中具有重要的应用价值。
本文从电力负荷预测的背景和重要性出发，总结了传统的负荷预测模型和数据挖掘技术的基本原理。
基于此，我们介绍了几种常见的基于数据挖掘的电力负荷预测模型，并通过应用案例分析验证了数据挖掘技术在该领域的有效性。
然而，数据质量和数量问题、建模方法选择问题以及非线性关系处理问题仍然是当前电力负荷预测中面临的挑战。
未来，数据挖掘技术还将进一步发展，为电力负荷预测提供更精确和可靠的方法和工具。
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用随着工业的发展和人民生活水平的提高，电力已经成为社会发展的重要基础设施。
准确的负荷预测对于电力系统的规划、运行和经济管理具有重要意义。
而数据挖掘技术的发展为电力系统负荷预测提供了强有力的工具和方法。
本文将探讨数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用，并分析其优势和挑战。
首先，数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等多种方法，可以挖掘出隐藏在大规模电力数据中的有价值的信息。
在电力系统负荷预测中，通过对历史负荷数据的分析和建模，可以预测未来的负荷变化趋势。
例如，基于朴素贝叶斯分类器的负荷分类模型可以将电力负荷分为高、中和低三个级别，通过分析历史数据中不同时间段的负荷特征，模型可以判断未来负荷属于哪个级别，从而进行合理的调度和资源配置。
其次，数据挖掘技术可以根据历史负荷数据的趋势和周期性规律来预测未来的负荷变化。
时间序列分析是常用的方法之一，可以通过挖掘负荷数据中的周期性规律和季节性变化，建立相应的模型进行负荷预测。
另外，神经网络模型也可以用于负荷预测，通过对历史负荷数据的训练和学习，神经网络模型可以捕捉到负荷变化的趋势和规律，实现准确的负荷预测。
此外，数据挖掘技术还可以结合其他领域的数据进行多源数据分析，提高负荷预测的准确性。
例如，天气数据是影响电力负荷的重要因素之一，数据挖掘技术可以将历史天气数据与负荷数据进行关联分析，建立天气与负荷之间的模型，从而对未来的负荷进行更精确的预测。
同时，经济指标、人口密度等其他因素也可以结合到负荷预测模型中，提高预测的精度和可靠性。
然而，数据挖掘技术在电力系统负荷预测中也面临一些挑战。
首先，电力系统的负荷预测具有高维、大规模、非线性等特点，模型的构建和运算难度较大。
其次，负荷数据的时序性较强，同时还受到复杂的外部因素的影响，如天气、节假日等，这就要求预测模型能够充分考虑这些因素并进行有效的建模。
此外，数据的质量和可用性也对负荷预测的准确性产生影响，如缺失数据、异常值等都会对模型的训练和预测结果造成一定的影响。
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用
数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用在现代社会中，电力已经成为了生产和生活的基本需求，因此能够准确预测电力系统的负荷情况对于电力运行管理具有重要意义。
数据挖掘技术作为一种强大的工具，正被广泛应用于电力系统负荷预测领域。
本文将探讨数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用，并对其优势和挑战进行分析。
1. 数据挖掘技术在电力负荷预测中的应用现状电力负荷预测是指根据历史数据和相关因素，预测未来电力系统的负荷情况，以便进行合理的电力调度和供应。
传统的负荷预测方法往往依赖于统计模型和经验判定，存在着不足之处。
而数据挖掘技术的出现为电力系统的负荷预测提供了新的解决方案。
数据挖掘技术可以通过对大量历史负荷数据进行分析和建模，发掘负荷数据中的隐含规律和特征，从而提高负荷预测的准确性和精确度。
在数据挖掘技术的帮助下，可以将各种因素如天气、季节、节假日、社会经济因素等纳入到负荷预测模型中，从而更好地预测负荷波动情况。
2. 数据挖掘技术在电力负荷预测中的优势数据挖掘技术在电力负荷预测中具有以下优势：首先，数据挖掘技术可以快速高效地处理大规模的数据。
电力负荷数据庞大且复杂，传统方法往往需要消耗大量时间和人力进行处理，而数据挖掘技术可以通过自动化的方式对数据进行处理和分析，提高工作效率。
其次，数据挖掘技术可以挖掘出负荷数据中的潜在模式和规律。
传统的负荷预测方法往往只能考虑单一的因素，而数据挖掘技术可以通过对多维数据的挖掘和分析，发现各种因素之间的关联性和相互作用，提高负荷预测的准确性。
再次，数据挖掘技术可以通过不断建模和优化来提高预测精度。
传统的负荷预测方法一般依赖于特定的模型和算法，而数据挖掘技术可以根据数据的变化动态调整模型和算法，提高预测的精确度。
3. 数据挖掘技术在电力负荷预测中面临的挑战尽管数据挖掘技术在电力负荷预测中具有许多优势，但也面临着一些挑战。
首先，数据挖掘技术需要大量的历史和实时数据支持。
负荷预测的准确性和精确度需要依赖于充足的数据，而获取和整理这些数据是一个十分复杂和耗时的过程。
数据挖掘技术在电力负荷预测中的使用技巧探讨
数据挖掘技术在电力负荷预测中的使用技巧探讨随着工业化进程的不断推进，电力需求日益增加，电力负荷预测变得越来越重要。
准确地预测电力负荷有助于电力公司合理进行资源配置、提高发电效率，并且为用户提供稳定可靠的电力供应。
而数据挖掘技术在电力负荷预测中起着重要的作用。
本文将从数据挖掘技术的基本原理、常用方法和技巧等方面进行探讨。
首先，了解数据挖掘技术的基本原理对于电力负荷预测至关重要。
数据挖掘是从大量的数据中发现并提取出有用信息的过程，通过挖掘数据中的模式和规律，可以预测未来的电力负荷。
数据挖掘技术的基本原理包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等步骤。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等，目的是消除数据中的噪音和冗余信息。
特征选择是选择对电力负荷预测最有影响的特征变量，以提高模型的预测准确性。
模型建立是构建电力负荷预测模型，常用的方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
模型评估是对模型进行评估和选择，常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分误差（MAPE）等。
其次，根据电力负荷预测的特点，选择合适的数据挖掘方法对数据进行建模。
电力负荷预测数据通常包含时间序列性，即数据随着时间的变化而变化。
基于时间序列的预测方法常用于电力负荷预测中，如ARIMA模型、指数平滑法、灰色模型等。
ARIMA模型是一种常用的线性模型，适用于具有平稳性的时间序列数据。
指数平滑法是一种利用加权平均法进行预测的方法，适用于时间序列中具有趋势性和季节性变化的数据。
灰色模型是一种适用于小样本时间序列预测的非线性模型，它可以通过建立灰色微分方程来预测未来的负荷。
另外，数据挖掘技术在电力负荷预测中的一大挑战是负荷数据具有不确定性。
负荷数据受多种因素的影响，如天气、季节、节假日等。
因此，在建模过程中需要考虑这些外部因素的影响。
可以利用气象数据和历史负荷数据来建立负荷预测模型。
气象数据包括温度、湿度、风速等信息，可以通过相关性分析和特征选择方法选取对负荷预测有影响的气象变量。
数据挖掘在电力负荷预测中的应用
数据挖掘在电力负荷预测中的应用摘要本文对电力负荷预测的研究主要运用了数据挖掘中的聚类分析。
构架了一种基于CURE聚类算法的电力负荷预测模型，对短期电力负荷数据进行有效的预测。
并通过海量数据存储，数据挖掘和决策信息的支持，可有效地克服数据有限性，不完整性及影响因素复杂性对预测结果的影响，发挥独特优势、实现经济价值。
关键词电力系统；数据挖掘；CURE聚类算法；负荷预测电力负荷预测是能量管理系统及配电管理系统的重要组成部分，是电力系统规划和运行调度的依据，也是电力市场化商业运营所必需的基本内容。
准确的负荷预测，可以合理的安排电网内部发电机组的启停，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组的检修计划，在保证社会的正常生产和生活的条件下，有效的降低发电成本，提高经济效益和社会效益。
短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础。
由于电力负荷除了受温度、天气状况等非线性因素影响之外，还具有自身的随机性，故短期负荷预测是一个非常复杂的问题[1]。
人们对短期负荷预测方法的研究主要包括三个方面：传统算法的研究、现代算法的研究和预测应用的研究，各研究层面的侧重点互不相同，但由于影响负荷预测结果的因素多样，始终存在着预测精度不高的问题。
采用数据挖掘技术，可以很好的解决准确度不高的问题。
1 数据挖掘技术1.1 数据挖掘介绍数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，它涉及到数据库、人工智能、数理统计、并行计算、可视化等等领域。
它是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识的。
数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
基于广义的数据挖掘观点，数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘知识的过程。
数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够对将来的趋势和行为进行预测，并自动探测以前未发现的模式，从而很好地支持人们的决策。
被挖掘出来的信息，能够用于信息管理，查询处理，决策支持，过程控制以及许多其它应用。
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数据挖掘在电力负荷预测中的应用
作者：高二凯朱趁红韩丹
来源：《科技风》2017年第07期
摘要：电力负荷预测对电力系统安全运行和经济建设有着越来越显著地作用，电力行业产品无法大量储存的特点，决定了电力生产及使用必须在同一阶段内进行，所以电力负荷预测成为电力系统运行调度、生产规划等决策的重要部分。
在电力负荷预测上，数据挖掘技术显得尤为重要。
数据挖掘基础理论主要包括规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习等，数据挖掘分析，能够利用已有事实，对预测未来的结果，做出有力决策。
本文在分析电力负荷预测研究的现状后，对电力负荷预测系统进行研究，重点研究了数据挖掘在电力负荷预测中的应用。
关键词：数据挖掘；K均值算法；神经网络
1 绪论
1）背景及意义。
在电力运行系统中，电力负荷预测的作日趋重要，电力负荷预测对电力系统安全，科学，高效运行有着战略性的作用。
电力负荷预测在电力系统中的战略性作用重要表现在：电力负荷预测的数据结果，极大影响着电力系统的生产、控制和调度；由于电力产品不能大量存储的特别特点，决定了电力产品的生产及使用必须在同一阶段内进行，这是电力系统能够稳定运行的必然要求。
2）电力负荷预测的原理。
电力负荷预测有6个基本原理[ 1 ]：a.可知性原理；b.可能性原理；c.连续性原理；d.相似性原理；e.反馈性原理；f.系统性原理。
3）电力负荷预测研究综述。
从20世纪70年代初，电力负荷预测就开始逐渐发展起来了，而且越来越多的人将研究重点都放在这个方面上。
在80年代的研究，因为能源短缺问题越来越严重，如何科学管理用电负载也显得越来越迫切，电力负荷预测的战略地位更为凸显了，而且对电力负荷预测的研究重点放在了解决当时的用电负载上面。
到了90年代，我们已经进入了全球化世界，电力市场在全球化的趋势下，显得更为蓬勃发展，此时电力负荷预测更加引起世界人们广泛的关注。
2 数据挖掘
2.1 数据挖掘的概念
数掘挖掘又译作数据采集，数据挖掘是知识发现过程中关键一步，一般是指从大量数据中自动发现隐含的数据关系，或者说通过系统变量之间可以的关系进行评估来导出模型，并将其转化为计算机可以处理的结构化表示的过程。
2.2 常用数据挖掘算法
（1）分类；（2）聚类；（3）关联规则；（4）决策树；（5）人工神经网络。
3 基于神经网络的电力负荷预测
3.1 BP神经网络
BP算法：BP算法拥有了前馈神经网络结构的特点，可以先后通过正向传播和反向传播，不断地改进网络结构，使得最后的输出与预期值最为接近。
BP神经网络各个变量的关系可表示为：
3.2 电力负荷预测结果及分析
以某省2011年8月1日到11月29日最大实时负荷作为网络的训练样本，预测11月30日整天的实时负荷。
针对8月1日到11月29日每刻钟的实时负荷建立神经网络模型，首先用神经网络模型的输入参数是前五个时刻钟的实时负荷值，输出参数为第六个时刻钟的实时负荷值，输入5个神经元，输出1个神经元。
隐含层神经元从样本中提取并存储规律，其个数选取在公式：
经过不断尝试，对不同节点数进行对比选择最佳个数。
学习速率的选取范围在0.01-0.8之间。
本次预测中，评价预测结果的性能指标有：预测值与实际值间的均方根误差（MSE）；预测值与实际值的相关系数；最后预测的坏预测结果率。
通过对最大相关系数预测模型的筛选，我们得出了合理的预测负荷值，然后不断调整输入参数的值，由2个时刻增加到3个，4个，…15个，然后选择出预测效果最好的那个作为最终输入参数值。
首先我们输入参数的值选取2个时刻得到预测结果的性能评价指标值：均方根误差：186046.4542；相关系数：
0.92933；坏预测结果率：0.11765。
改变输入参数的值选取3个时刻得到预测的结果的性能评价指标值：均方根误差：280882.6034；相关系数：0.93148；坏预测结果率：0.049318。
比较前两次评价指标和预测结果，很明显能看出第二次预测效果更好，然后我们继续改变输入参数的值由4个，5个…15个，然后进行对比，最后我们选择出预测效果最好的预测值，即输入参数是6时，预测效果最好。
同时得到11月30日这天50个时刻的实时负荷预测值，这些数值是本次的最主要预测值。
在11月30日前，电力企业就能根据这50个实时负荷预测值，对30日当天每个时刻用电负荷量有一定准确性预测，然后对电力系统及时进行调度，对电力产品的生产也有明确目标值，确保了电力系统安全，稳定，科学，高效的运行。
最后对于这次预测整体的效果和性能，我们也相应的求出来了该预测模型的性能评价指标值：均方根误差：18597.25；相关系数：94.96%；坏预测结果率：0.039。
从性能评价指标来看，相关指标都达到了预期的结果，说明该预测模型的预测效果还是不错。
4 总结
在电力运行系统中，电力负荷预测显得十分重要，电力负荷预测对电力系统安全，稳定，科学，高效运行有着战略性的作用，电力负荷预测的数据结果不仅仅影响着电力系统的运行方式，而且对电力系统运行调度、生产规划至关重要，更重要是它也是电力行业工程的重要技术基础和手段。
参考文献：
[1] 陈红.电力系统短期负荷预测系统的实现电力系统自动化，1997.
[2] 牛东晓.电力负荷预测技术及应用.北京：中国电力出版社，1998.
[3] 郑岗，刘斌，周勇，等.基于神经元网络的短期电力负荷预测.西安理工大学学报，2002（02）.
[4] 陈文伟，等.数据挖掘技术.北京：工业人学出版社，2002.
[5] 蔡白兴，徐光佑.人工智能及其应用（第二版）.清华入学山版社，1996.。