10.3969/j.issn1672-9722.2015.02.005
基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测
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。
数据挖掘、负荷预测、Hadoop、并行共享决策树
TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
2015-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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178-182