【摘 要】
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短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,中国能源建设集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71271084）,国家电网公司2014年总部科技项目6-5
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短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的kmeans聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88％,和同结构支持向量机预测的平均相对误差（1.66％）以及ARMA预测的平均相对误差（3.81％）相比
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