基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电力系统规模的不断扩大和电力市场化改革的深入推进，电力负荷预测作为电力系统规划、调度和运行的重要依据，其重要性日益凸显。

准确的负荷预测能够有效提高电力资源的利用率，降低电力企业的运营成本，提高电力系统的安全稳定运行水平，因此对电力系统的安全经济运行具有重要的现实意义。

传统的电力负荷预测方法主要依赖于专家经验和统计模型，难以准确捕捉负荷数据的复杂性和非线性特征。

2. 本选题国内外研究状况综述

电力负荷预测一直是电力系统领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在电力负荷预测方面做了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对电力系统短期负荷预测问题，采用数据挖掘技术，对电力负荷数据进行深入分析和挖掘，构建高精度、强泛化能力的短期电力负荷预测模型，主要研究内容包括：
1.电力负荷数据分析:收集和整理电力负荷历史数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，为后续的模型构建奠定基础。

2.电力负荷影响因素分析:分析影响电力负荷的各种因素，包括气象因素（温度、湿度、风速等）、日期因素（工作日、节假日等）、社会因素（人口、经济等）等，并对这些因素进行量化，作为预测模型的输入变量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证分析相结合的研究方法，以数据挖掘技术为基础，构建基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测模型。

具体研究步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集电力系统历史负荷数据、气象数据等相关数据，并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，以保证数据的准确性和完整性。

2.特征工程:对预处理后的数据进行特征提取和选择，构建能够反映电力负荷变化规律的特征集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据挖掘技术与电力负荷预测的结合:将数据挖掘技术应用于电力系统短期负荷预测，探索新的预测方法和模型，以提高预测精度和效率。

2.多源数据融合:融合电力负荷数据、气象数据等多源数据，构建更加全面的特征集，以提高模型的预测精度。

3.模型优化:采用先进的优化算法对预测模型进行参数优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]王树青,宋辉,王秀丽.数据挖掘技术在电力系统短期负荷预测中的应用综述[j].电力系统保护与控制,2018,46(19):167-175.

[2]李欣然,吴文华,周龙,等.基于数据挖掘的短期电力负荷组合预测方法[j].电工技术学报,2019,34(18):3881-3890.

[3]陈永,王吉利,张鹏,等.基于数据挖掘的短期电力负荷预测方法综述[j].电力系统及其自动化学报,2020,32(05):1-10.