基于离群数据挖掘的多点电力负荷预测方法

针对传统多点电力负荷预测方法未进行数据校正问题,提出离群数据挖掘的多点电力负荷预测方法。通过计算离群数据点与其邻近点的距离,进行离群数据的挖掘;依据离散傅里叶转换数据集合,实现离散数据点集合求取;采用储存间距获取数据点与其邻近点的距离;节点与整体单位设定单层或多层节点,根据整体辅助节点负荷构建多点预测模型;利用信息熵准则选取聚类的代表性点与合并点,通过负荷特征曲线达成数据校正,从而实现多点电力负荷的预测。仿真结果表明,提出的电力负荷预测方法不仅具有精准预测的有效性,噪声去除效果最佳,而且预测效率较高。