基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型

刘学琴<sup>1</sup>; 吴耀华<sup>2</sup>; 崔宝华<sup>1</sup>

引用本文:	刘学琴,吴耀华,崔宝华.基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型[J].电力系统保护与控制,2010,38(5):25-28,38.
	.[J].Power System Protection and Control,2010,38(5):25-28,38

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基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型
刘学琴¹, 吴耀华², 崔宝华
1.保定电力职业技术学院电气工程系，河北保定 071051;2.陕西理工学院电气工程系，陕西汉中 723003

摘要:

影响短期电力负荷预测的因素众多，如何有效地判断和选择这些相关因素是改善电力负荷预测的关键，通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题。针对常规粗糙集算法计算量大，且不具备容错性和泛化能力，在属性约简过程中设置了分类可信度β，因而对数据具有了一定的容错性和泛化能力，增强了抗噪声能力。经过对实际数据的计算分析，证实了本文提出的方法在一定程度上提高了负荷预测的精度和速度。

关键词: 短期电力负荷预测粗糙集属性约简

DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2010.05.006

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