基于数据挖掘的电力负荷检测与分析

发布时间：2022-07-03 20:18

　　随着智能电网的不断建设,电力管理部门能够得到更多的负荷数据,如何从这些数据中挖掘出用电行为和状态,并对未来的用电趋势进行预测,对于保障电网的安全稳定运行具有重要意义。数据挖掘技术的快速发展为实现从电力负荷数据中快速有效挖掘用电信息提供了理论支撑。为此,本文根据电力负荷数据的特点及用户的用电规律,结合数据挖掘的关键技术,对电力异常的检测和电力负荷的预测进行了深入研究,并运用数据挖掘技术分别设计了异常用电行为的检测方法和电力负荷的超短期预测方法。具体的研究内容如下:1.分析电力负荷数据挖掘的现状和主要技术。为提高对于复杂的电力负荷数据的挖掘质量和效率,在分析现有数据预处理技术的基础上,设计一种基于时间序列的方法,对电力负荷数据中的脏数据进行清洗修复。根据电力负荷数据的特点,结合数据挖掘技术,设计了电力负荷检测与分析的整体方案。2.根据电网异常检测的需求,经分析研究将电力异常分为具有固定阈值的数值型异常和用电状态发生异变的行为类异常。对于数值型异常,设计了阈值检测方法;对于异常行为的检测,针对用电需求增加等正常用电情况会影响平稳检测方法对异常行为的检测准确性的问题,根据相似用户之间的关联性,... 

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外现状
        1.2.2 国内现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文的结构安排
第2章 电力负荷数据挖掘关键技术及整体方案
    2.1 数据挖掘简介
    2.2 电力负荷数据采集
    2.3 电力负荷数据预处理
    2.4 数据挖掘关键技术
        2.4.1 聚类分析
        2.4.2 离群点检测
        2.4.3 时间序列分析
    2.5 电力负荷分析整体方案设计
    2.6 本章小结
第3章 基于密度聚类的用电异常行为检测研究
    3.1 电力异常分类
    3.2 常用异常检测方法
        3.2.1 日常人工检查法
        3.2.2 经济分析法
        3.2.3 负荷计量分析法
        3.2.4 智能模型分析法
        3.2.5 数据挖掘分析法
    3.3 数值类异常检测
    3.4 用电异常行为检测
        3.4.1 相似类型用户选取
        3.4.2 异常行为检测
        3.4.3 测试与分析
    3.5 本章小结
第4章 超短期电力负荷预测研究
    4.1 负荷预测需求
    4.2 负荷预测基本思想
        4.2.1 时间序列
        4.2.2 指数平滑法
        4.2.3 回归分析
    4.3 密度聚类的超短期负荷预测
        4.3.1 波动区间参数选取
        4.3.2 负荷预测
        4.3.3 测试与分析
    4.4 本章小结
第5章 电力负荷分析软件的开发设计
    5.1 电力负荷分析软件的整体架构
        5.1.1 软件开发平台
        5.1.2 软件整体架构
    5.2 软件功能模块介绍
    5.3 软件功能测试与分析
        5.3.1 负荷数据查询
        5.3.2 异常检测功能测试
        5.3.3 负荷预测检测模块
        5.3.4 整体功能测试
    5.4 本章小结
第6章 工作总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3655578