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辛红金
作品数:
1
被引量:5
H指数:1
供职机构:
东北电力大学
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发文基金:
吉林省自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
电气工程
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合作作者
曲朝阳
东北电力大学
陈鹏
东北电力大学
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短期负荷预测
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短期负荷预测...
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关联规则
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负荷预测
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APRIOR...
机构
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东北电力大学
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中国石油
作者
1篇
陈鹏
1篇
曲朝阳
1篇
辛红金
传媒
1篇
电测与仪表
年份
1篇
2013
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基于混合支持度Apriori算法的短期负荷预测模型
被引量:5
2013年
从海量数据中发现气象变化和节假日等外部因素对电力负荷变化影响的关联特征,有助于提高短期电力负荷预测的精确度。提出一种基于混合支持度Apriori算法的电力负荷预测模型,采用"分而治之"的思想对电力负荷预测的数据集市进行了划分,结合混合支持度Apriori算法挖掘与负荷相关的关联规则,根据挖掘出的关联规则进行预测。通过仿真结果和误差分析,验证了方法的高效性,提高了预测的精确度。
曲朝阳
辛红金
陈鹏
辛彩春
关键词:
短期负荷预测
关联规则
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