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从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发，提出了利用数据挖掘方法将电力系统大量的历史负荷数据按照相应影响因素进行分类，建立负荷预测的决策树，该方法克服了其他线性预测方法带来人为误差的缺陷。着重介绍了生成决策树的C4．5算法，该算法利用样本数据的墒值进行分类；完整阐述了基于决策树枝术的负荷预测技术，包括样本数据的预处理、数据离散化和决策树的生成和剪枝；最后通过具体的算例验证了上述方法的可行性。