【摘 要】
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短期负荷预测对指导电网日常调度具有重要意义.提出了一种基于自适应K-means和深度神经网络(DNN)的短期负荷预测数据挖掘方法.首先,利用弹性网(Elastic Net)分析法辨识影响负
【机 构】
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国网山西省电力公司 太原030021
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短期负荷预测对指导电网日常调度具有重要意义.提出了一种基于自适应K-means和深度神经网络(DNN)的短期负荷预测数据挖掘方法.首先,利用弹性网(Elastic Net)分析法辨识影响负荷数据的主导因素;其次,采用基于Davies-Bouldin指数的自适应K-means算法聚类处理;接着,为了克服传统神经网络的过拟合和不稳定性的问题,引入深度网络DNN进行预测聚类后的负荷数据;最后,以实测的负荷及气象数据进行了仿真实验,预测结果与DNN、BP方法的预测结果对比,验证了所提方法具有更好的预测精度.
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