【摘 要】
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针对大多数负荷预测方法缺乏对发电侧的考虑，以及预测精度较差等问题，开展了一种计及供给侧出力的数据挖掘负荷预测方法研究.采用K-means算法对样本数据集中的气象数据进行聚类，并且利用灰色关联分析得到气象因素与供给侧、用电量的关系.同时，根据风、光、水、荷的特性，提出净负荷的概念并引入气象因子.在完成数据预处理的基础上，通过支持向量机算法进行分析，以实现负荷预测.基于历史数据集和MATLAB平台对所
【机 构】
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青海省电力公司经济技术研究院发展部
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFB0900101-1）； 国网青海省电力公司科技项目（52280019004Y）；
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针对大多数负荷预测方法缺乏对发电侧的考虑，以及预测精度较差等问题，开展了一种计及供给侧出力的数据挖掘负荷预测方法研究.采用K-means算法对样本数据集中的气象数据进行聚类，并且利用灰色关联分析得到气象因素与供给侧、用电量的关系.同时，根据风、光、水、荷的特性，提出净负荷的概念并引入气象因子.在完成数据预处理的基础上，通过支持向量机算法进行分析，以实现负荷预测.基于历史数据集和MATLAB平台对所提方法进行实验分析，结果表明，其预测结果与真实值尤为接近，MPAE、RMSE、AE和FA分别为7.05%、0.97 MW、0.83 MW和90.35%,均优于其他对比方法.
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