基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测
赵文硕
谢萍
王颖
李彦
廖一鸣
1.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022062.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022063.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022064.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022065.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206
摘要：影响电力负荷的因素有很多，用于电力负荷预测的数据随着电网规模的扩大也越来越多。传统预测方法不能通过挖掘大量数据，有效地建立电力负荷预测模型。论文结合并行共享数据挖掘技术，综合分析了基于 HADOOP 的并行共享决策树算法（PSDT ）以及 SLIQ 算法，提出了一种新的方法来构建电力负荷预测模型。试验结果表明，使用该方法构建预测模型实用性较强，并且有良好的扩展性。
关键词：数据挖掘负荷预测Hadoop并行共享决策树
分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 178-182 )
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