【摘 要】
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短期负荷预测是一项重要和具有挑战性的工作。从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了基于优化决策树的短期负荷预测新方法,有效地考虑了非负荷因素对短期负荷预测的影
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短期负荷预测是一项重要和具有挑战性的工作。从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了基于优化决策树的短期负荷预测新方法,有效地考虑了非负荷因素对短期负荷预测的影响。利用负荷的纵向相似性和横向相似性对负荷坏数据进行辨识和修正,采用粗糙集理论对决策树的测试属性约简进行一次优化,约简负荷相关影响因素。针对决策树ID3算法的缺陷,对测试属性选择方法进行改进,提出了优化算法MBSID3,并对决策树剪枝以降低复杂度,通过三次优化建立的决策树短期负荷预测模型在有更好的分类准确率的前提下具有较小的规模。良好的实例分析效果说明,该方法可提高短期负荷预测的精度,具有实用性和优越性。
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