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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法，建立了预测算法与预测模型相分离的通用算法库，实现了负荷预测的智能化．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．
基于数据挖掘的智能化电力负荷预测
【摘 要】
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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法，建立了预测算法与预测模型相分离的通用算法库，实现了负荷预测的智能化．通过海量数据存储、数据挖掘和决策信息的支持，可
【机 构】
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沈阳工程学院信息工程系,东北大学信息学院
【出 处】
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沈阳工程学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2008年2期
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