决策树在短期电力负荷预测中的应用.pdf

第22卷 华 中 电 力 2009年第l期 决策树在短期电力负荷预测中的应用 葛宏伟 ，杨镜非 (1．浙江台州电业局变电工区，浙江 台州 317000； 2．上海交通大学电气工程系，上海 200030) 摘要：提出用C4_5决策树方法解决负荷预测的样本多样性问题 。并进行短期负荷预测。通过计算信息增益找出决策 树的最佳生成方案。对连续属性计算其熵值找 出最佳分段点进行离散化 ，阐述 了规则的生成及其在短期电力负荷 预测中的应用方法’算例结果表明，计算精度较高。 关键词 ：决策树 ；负荷预测 ；熵 ；信息增益 ；离散化 ；数据挖掘 中图分类号：TM715 文献标识码 ：A 文章编号：1006—6519(2009)01．0015．04 ApplicationofDecisionTreeonShort-TermLoadForecasting GE Hong—wei，YANG Jing-fei (1．ZhejiangProvinceTaizhouElectricPowerBureauTransformerSubstation，Taizhou317000，China； 2．DepartmentofElectricalEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shnahgai200030，China) Abstract：Thispaperpresentsthedecisiontreemethodtoforecasttheelectricalloadwithdiversesamples．Entropy andinformation gain iscalculatedtogetthebestdecision tree． Entropy isalsousedto~spersecontinuousdata attributesandgetthebestsphttingpoint． Thepaperdescribestheway ofgeneratingdecisiontreeruleswhich is appliedtoshort—term loadforecasting．Calculationresultbythemethodonarealpower dishighlyprecise，which provestheapphcabilityofthepresentedmethod． KeyWords：decisiontree；loadforecasting；entropy；informationgain；decisiontreedispersion；datamining 电力系统负荷预测是 电网能量管理系统的重 力负荷预测 ，构造 了相应 的决策树生成 、修剪及规 要 内容 ，通过精确的负荷预测 ，可以经济合理地安 则提取模型，对于某 电网负荷进行预测 ，结果表 明 排机组启停 ．减少旋转备用容量 ，合理安排检修计 该方法实用有效 ，有较高精度 。 划 ，降低发电成本 ，提高经济效益 。由于电力系统每 1 决策树及其算法 天都要安排第二天 的发电计划 ，所 以提前 24h的 短期负荷预测对于电力系统的运行调度至关重要 ， 1．1 决策树介绍 负荷预测的准确性将直接影响调度的结果 ，对电力 决策树是对一组数据进行分类的树形结构，要 系统的安全稳定运行和经济性也产生影 响。负荷预 求这组数据存在于一个二维的表形结构中，表 中每 测常用 的方法有非线性 回归、神经 网络法 、随机时 行数据对应一个训练样本并包括若干个属性值 ，这 间序列法 、灰色预测方法等Ⅲ。当样本之间的相似程 些值中包含一个表征数据类别 的属性 ，称类别属 度很高时．这些方法是有效 的。但 当样本本身各具 性 ，其它属性称非类别属性 。根据二维表数据生成 特性时 ．由于上述模 型均采用同一数学