基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

电力系统负荷预测是电力系统规划、调度和运行中至关重要的环节。

准确预测电力负荷对保障电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、降低电力生产成本具有重要意义。

近年来，随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长，电力负荷呈现出非线性、波动性、随机性等复杂特征，传统的负荷预测方法难以满足日益增长的预测精度要求。

2. 本选题国内外研究状况综述

电力系统短期负荷预测一直是电力系统领域的研究热点，近年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在电力系统短期负荷预测方面做了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以数据挖掘技术为基础，针对电力系统短期负荷预测问题展开研究，主要研究内容包括：
1.电力负荷影响因素分析:分析影响电力负荷的各种因素，包括气象因素（温度、湿度、风速等）、日期类型（工作日、周末、节假日等）、社会经济因素（人口、gdp、工业生产指数等）等，并研究不同因素对负荷的影响机制，为后续特征选择提供依据。

2.数据预处理:研究适用于电力负荷数据的预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据标准化等，提高数据的质量和可用性，为后续模型训练提供高质量的数据输入。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和案例分析相结合的方法，具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解电力系统负荷预测、数据挖掘技术等相关理论和方法，为研究工作的开展奠定理论基础。

2.数据收集与分析阶段：收集相关电力负荷数据，并对数据进行初步分析，了解数据的特征和规律，为后续数据预处理和模型构建提供依据。

3.模型构建与训练阶段：根据数据分析结果，选择合适的特征选择方法和预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和优化，确定模型的最佳参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于数据挖掘技术，构建高精度电力系统短期负荷预测模型，有效提高负荷预测精度。

2.深入分析电力负荷的影响因素，揭示负荷变化的内在规律，为特征选择和模型构建提供依据。

3.研究适用于电力负荷数据的预处理方法，提高数据的质量和可用性，为模型训练提供高质量的数据输入。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.周浩,别朝红,王新迎,等. 基于多源信息融合的短期电力负荷组合预测[j]. 电力系统自动化,2021,45(12):101-108.

2.王晓丹,陈宁,王彩霞,等. 基于改进时间卷积网络的短期电力负荷预测[j]. 电力系统自动化,2022,46(05):149-157.

3.刘天琪,谢敏,李鹏,等. 基于“注意力机制 transformer”的短期电力负荷预测[j]. 电力系统自动化,2022,46(15):157-164.