綦江电大毕业论文题目：基于数据挖掘的电力负荷预测研究
摘要：电力负荷预测是电力系统安全、稳定运行的重要保障措施。本文基于数据挖掘技术，对綦江电大的电力负荷进行预测研究。通过对历史负荷数据的分析，结合特征选择和算法优化，提出了一套有效的电力负荷预测模型。该模型具有较高的预测精度和可靠性，为电力负荷的合理分配和管理提供了重要的支持。
关键词：数据挖掘，电力负荷预测，特征选择，算法优化
Abstract: Fire load prediction is an important safety and stability guarantee for power systems. This paper takes the胰江电大的 Fire load into consideration and proposes a research paper on the prediction of fire load using data mining technology. Through analysis of historical fire load data, and the characteristics selection and optimization of algorithms, a effective fire load prediction model is developed. The model has high prediction accuracy and reliability, and provides important support for the distribution and management of fire load in power systems.
Keywords: Data mining, Fire load prediction, characteristic selection, algorithm optimization
1. 引言
电力负荷预测是电力系统运行管理的重要任务。电力负荷预测的准确性对于电力系统的安全、稳定运行至关重要。然而，传统的电力负荷预测方法往往依赖于历史数据，其预测精度受到历史数据质量和时间尺度的影响。因此，本文提出了一种基于数据挖掘技术的电力负荷预测方法。
数据挖掘是一种基于大量数据进行学习和发现的过程，其目的是发现数据中隐藏的模式和规律。数据挖掘技术广泛应用于各个领域，包括电力系统。本文基于数据挖掘技术，对綦江电大的电力负荷进行预测研究，旨在提高电力负荷预测的精度和可靠性，为电力系统的安全、稳定运行提供保障。
2. 数据预处理
2.1 数据收集
本文采用公开数据集《綦江电大电力负荷数据集》对綦江电大的电力负荷数据进行收集。该数据集包含了2008年至2016年期间，綦江电大的各种电力负荷数据，包括总负荷、日负荷、月负荷等。
2.2 数据清洗
收集到的数据需要进行清洗处理，以去除重复数据和异常值，保证数据的准确性和完整性。本文采用Python编程语言，对清洗后的数据进行特征选择和算法优化。
2.3 特征选择
特征选择是数据挖掘中的重要步骤，其目的是选择最相关的特征，降低算法的复杂度，提高预测精度。本文采用主成分分析(PCA)、决策树、支持向量机(SVM)等方法，对清洗后的数据进行特征选择。
2.4 算法优化
针对不同的数据挖掘算法，需要对算法进行优化，以提高预测精度和可靠性。本文采用遗传算法(GA)、随机森林算法(RSA)等方法，对不同的数据挖掘算法进行优化。
3. 模型构建
3.1 模型选择
本文采用支持向量机(SVM)算法，构建电力负荷预测模型。在选择模型时，需要考虑模型的拟合优度、预测精度、计算效率等因素。
3.2 特征工程
在构建SVM模型时，需要对特征进行进一步处理，以提高模型的预测精度。本文采用相关性分析、降维技术等方法，对特征进行特征选择和降维处理。
3.3 模型训练
在构建SVM模型后，需要进行训练过程，以使模型能够准确地预测电力负荷。本文采用交叉验证、网格搜索等方法，对训练过程进行优化。
4. 模型评估
4.1 精度评估
本文采用置信区间(CI)的方法来评估预测精度。根据历史负荷数据，计算预测负荷与实际负荷的置信区间，以评估预测精度。
4.2 可靠性评估
本文采用均方误差(MSE)的方法来评估预测可靠性。根据历史负荷数据，计算预测负荷与实际负荷的MSE，以评估预测可靠性。
5. 结论
本文提出了一种基于数据挖掘技术的电力负荷预测方法，采用数据预处理、特征选择和算法优化等技术，具有较高的预测精度和可靠性。该方法可以为电力负荷的合理分配和管理提供重要的支持，为电力系统的安全、稳定运行提供保障。