基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测

摘要：

影响电力负荷的因素有很多，用于电力负荷预测的数据随着电网规模的扩大也越来越多。传统预测方法不能通过挖掘大量数据，有效地建立电力负荷预测模型。论文结合并行共享数据挖掘技术，综合分析了基于 HADOOP 的并行共享决策树算法（PSDT ）以及 SLIQ 算法，提出了一种新的方法来构建电力负荷预测模型。试验结果表明，使用该方法构建预测模型实用性较强，并且有良好的扩展性。

关键词：数据挖掘、负荷预测、Hadoop、并行共享决策树

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2015-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182