數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在負(fù)荷特性分析中的應(yīng)用

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1、Y1038525分類號：—I叢2；密級：公丘UDC：一§21：3學(xué)號：盟1§Z§東南碩士掌大學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在負(fù)荷特性分析中的應(yīng)用研究生姓名：位住童導(dǎo)師姓名：奎揚教授申請學(xué)位級別亟±論文提交日期墊鰻生墨且呈魚目學(xué)位授予單位一塞畝太堂答辯委員會主席．夔壬夔授學(xué)科專業(yè)名稱皇盤丞縫盈甚自動絲論文答辯日期至堂璽墨目墊旦學(xué)位授予日期至避生且旦評閱人黃鰉毒工魏鎣副夔授2006年3月摘要近年來，江蘇經(jīng)濟持續(xù)快速發(fā)展拉動了電力需求的強勁增長，全省全社會用電量及增幅屢創(chuàng)新高，電力企業(yè)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模日趨擴大，要使負(fù)荷特性分析能繼續(xù)可靠地發(fā)揮作用，

2、就必須為其提供大量數(shù)據(jù)：負(fù)荷類、經(jīng)濟類、氣象類、企業(yè)類等等，其數(shù)據(jù)量極其龐大。近年來，隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，數(shù)據(jù)采集的自動化水平也愈來愈高。但由于所需數(shù)據(jù)分布在各部門，如調(diào)度、生產(chǎn)、營銷、負(fù)控等，各部門系統(tǒng)設(shè)備的不一致性導(dǎo)致各相關(guān)數(shù)據(jù)格式和類型、存儲形式、通信規(guī)約均不相同，這樣就難以組織信息傳輸網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)一的分析手段。如何從海量的數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地提取用于電力企業(yè)科學(xué)決策的信息，已經(jīng)成為一個亟待解決的課題。在電力市場環(huán)境下，要求企業(yè)為提高經(jīng)濟效益努力實現(xiàn)自動化和信息化將是一項重要工作。而日臻成熟的數(shù)據(jù)倉庫

3、和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中已經(jīng)表現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢，并可以廣泛地獲得應(yīng)用，以期更好地提高系統(tǒng)運行的可靠性和經(jīng)濟性。本文首先介紹了電力負(fù)荷特性分析的概念，內(nèi)容及意義。然后介紹了近年來當(dāng)?shù)貒窠?jīng)濟發(fā)展和地區(qū)電網(wǎng)供電概況。在負(fù)荷特性分析方面，首先是介紹了負(fù)荷特性分析的基本概念及主要指標(biāo)，然后進(jìn)行了詳細(xì)的分析計算，其中包括負(fù)荷率分析、峰谷差分析等。采用數(shù)據(jù)挖掘算法中的ID3判定樹算法，對常用的負(fù)荷指標(biāo)按反映年度和季度變化進(jìn)行分析篩選，得到適合當(dāng)?shù)刎?fù)荷分析的一套負(fù)荷指標(biāo)體系。接著詳細(xì)定量地分析了經(jīng)濟水平、氣溫等因素與負(fù)荷的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上用數(shù)

4、據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)一步分析了它們之間的聯(lián)系。統(tǒng)計出各類因素出現(xiàn)的頻度，在限定最小支持度和最小置信度的前提下。得出一些有意義的結(jié)論。最后應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究用戶的負(fù)荷特性分析。采用模糊聚類方法對典型行業(yè)典型用戶的負(fù)荷特性進(jìn)行分析，將用戶分類，然后在分類后的曲線的基礎(chǔ)上構(gòu)筑全社會的負(fù)荷曲線，之后進(jìn)行擬合曲線和實際曲線的比較，得出結(jié)論。關(guān)鍵詞：電力負(fù)荷，負(fù)荷曲線，特性分析，相關(guān)性分析，數(shù)據(jù)挖掘壘幽AbstractInrecentyears，thepowerdemandhasbeendrivenbyfastincreasingo

5、fJiangsu’Seconomic．Theixl曲舢rdofsocialelectricityconsnmptionanditsrisenratahasbeenupdatedforseveraltimes，It’Sabigchalloageforpowersupplyinorder,Theconflictb或weensupplyinganddemandingsidecentralizesinlacking-powerthroughwholeyear,speciallyinsummerwhileonlypartlyorseas

6、onallacking-powerin2002．Inordertohelpadministratorsmakedecisionsanalyzingthelogallnadcharacteristicsthentakingnewande歷cientmeasuresiSrequiredassoonaspossible．ManytypesofpowerdataiSneededsuchasloadweathereconomicandSOon．Howtohandletheselargesortofdatafastandquicklyis

7、aproblemwhichisbecomingmoreandmoreemergent·Insomefieldsmoreandmorematureddataminingtechnologyhasemergeditsadvantages．Topromotetheefficientandreliabilityofpowersystemdataminingtechnologywillbeusedmorewidely．Thispaperintroducesthedevelopmentoflocaleconomyandpowersuppl

8、yfirstly．Thenitanalysesthelocalloadcharacteristics，mainlyonload—rateofyearsandtypicaldailyloaddataorcurvessothatwecarlfindthemainspecialty