【摘 要】
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电力负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确的负荷预测,可以经济合理的安排电网内部发电机组的起停,保持电网运行的安全稳定性,减少不必要的旋转备用容量,合理安排机组检修计划,保证社会的正常生产和生活,有效降低发电成本,提高经济效益和社会效益。负荷预测的结果,还可以有利于决定未来新的发电机组的安装,决定装机容量的大小、地点和时间,决定电网的建设和发展。本文基于数据挖掘技术的聚类分析技术,使用K-mean
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电力负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确的负荷预测,可以经济合理的安排电网内部发电机组的起停,保持电网运行的安全稳定性,减少不必要的旋转备用容量,合理安排机组检修计划,保证社会的正常生产和生活,有效降低发电成本,提高经济效益和社会效益。负荷预测的结果,还可以有利于决定未来新的发电机组的安装,决定装机容量的大小、地点和时间,决定电网的建设和发展。本文基于数据挖掘技术的聚类分析技术,使用K-means聚类分析方法对历史负荷数据进行聚类分析,初始聚类个数设置为2,聚类结果与负荷中的工作日和节假日类型很好
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