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电力负荷预测作为电力生产部门的重要工作之一，是根据电力负荷历史数据和其他各类相关影响因素进行预测的，因此，其预测精确度很大程度上取决于历史数据的准确程度。数据挖掘为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法。针对电力系统的基本特征，提出一种基于最优区间分割和单调递减阈值函数的聚类方法，然后应用Kohonen网提取相关负荷的特征曲线，并将其用于不良数据的校正。通过对电力负荷的仿真分析验证了该算法的有效性。