本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)在負(fù)荷預(yù)測與負(fù)荷特性分析中的應(yīng)用

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【摘要】：近年來,隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的全面開展,在電力系統(tǒng)運(yùn)行、監(jiān)控、管理等流程中產(chǎn)生了海量的、種類繁多的數(shù)據(jù),即大數(shù)據(jù)。負(fù)荷特性分析和負(fù)荷預(yù)測是電網(wǎng)公司進(jìn)行負(fù)荷調(diào)度和配電網(wǎng)規(guī)劃的決策依據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的負(fù)荷特性分析和負(fù)荷預(yù)測,大數(shù)據(jù)技術(shù)是一個(gè)十分重要的手段。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是對數(shù)據(jù)發(fā)掘分析的重要手段,在數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢,在未來電力領(lǐng)域必將取得廣泛的應(yīng)用。首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的頻繁模式樹(Frequent Pattern tree)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在負(fù)荷特性分析中的應(yīng)用。通過分析負(fù)荷特性指標(biāo)與氣候因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入水平以及時(shí)間因素的相關(guān)性,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用FP樹關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,統(tǒng)計(jì)各類因素的頻度,建立FP樹。在限定最小支持度和置信度的前提下,可以有效地分析出負(fù)荷影響因素之間的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則。然后是等價(jià)關(guān)系聚類分析在用電行為分析中的應(yīng)用,本文則更加深入研究用戶用電行為,通過應(yīng)用等價(jià)關(guān)系聚類分析將臺區(qū)負(fù)荷曲線按四季進(jìn)行聚類分析,分析了同一季節(jié)里用戶生活習(xí)慣差異導(dǎo)致的用電行為的差異,以及不同季節(jié)下氣候因素導(dǎo)致用戶用電行為變化,達(dá)到精細(xì)化分析的目的。最后結(jié)合了某市低壓臺區(qū)負(fù)荷特性分析以及用電行為分析的結(jié)論,采用聚類分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相組合的算法對臺區(qū)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,該方法不僅將負(fù)荷特性分析的成果充分應(yīng)用到預(yù)測算法中,還大大提高負(fù)荷預(yù)測的精度以及預(yù)測的效率。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM715;TM714

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