出现而数据处理后这些不良数据就被及时的修正了,从而保证了数据的准确性。数据处理前后负荷预测结果对比通过剔除与负荷曲线的平滑处理。由于电力负荷是有周期性的,进行负荷数据预处理时首先要考虑其小时的小周期,即认为不同日期的同时刻的负荷应该具有相似性,同时刻的负荷值应维持在定的范围内,对于超出范围的不良数据可采用如下方法进行修正假设负荷序列用,表示,表示天中的个负荷点,表示第天的负荷数据。数据对预测影响大,远期数据影响小,基于这个原则,将同类型日期的数据调整为近期数据建议优先调整前两周的同类型日负荷数据,具体应根据负荷特性来选择。对多组数据进行分析比较后发现该方法较适用于春秋季负荷较平稳时夏冬季温度变化较大,同类型日数据往往是周或两周前的数据,时间跨度大温度变动大,负荷受温度的影响也大以控制修正负荷的偏离程度。如果负荷点为异常点,则需要进步进行处理。可用下式的,来取代异常点数据利用上式对原始数据进行处理后,原始数据中空穴数据和较明显的异常数据得到了初步的预处理,负荷的原序列更加趋于合理。考虑到这步是对原始数据的初步预处理,且用前天与后天同时电力负荷数据预处理的应用原稿相对于负荷预测结果而言,数据处理后误差明显减小,这极大的提高了负荷预测的精准度,同时通过数据处理前后各时刻的平均误差,我们也可以知道数据预处理的重要性和必要性,从而明确负荷数据预处理工作对于电力系统正常运行的作用有多巨大。结语总而言之,通过本文的详细介绍我们可以明白,将减法聚类算法与模糊均值聚类相结合行负荷数据预处理时首先要考虑其小时的小周期,即认为不同日期的同时刻的负荷应该具有相似性,同时刻的负荷值应维持在定的范围内,对于超出范围的不良数据可采用如下方法进行修正假设负荷序列用,表示,表示天中的个负荷点,表示第天的负荷数据。可以通过下式求出个负荷点中每个负荷点天负荷的均值多的问题,有些不良数据的出现而数据处理后这些不良数据就被及时的修正了,从而保证了数据的准确性。数据处理前后负荷预测结果对比通过对日的点历史负荷数据处理前和处理后对后天的的负荷预测结果进行对比我们可以清楚的知道,数据处理后的负荷预测效果更好。而在通过对数据处理前后进行负荷预测的误差进行比较有可以知道,建国气象科技基于相空间分析的电力负荷序列预测算法陆兴华,郑永涛电力与能源。数据的标准化为避免出现计算饱和现象,要对负荷数据进行归化处理,使输入的负荷数据在,之间,负荷数据可用下面的公式进行归化处理式中,分别为训练样本集中负荷的最大和最小值。电力负荷数据预处理的应用原稿知道数据预处理的重要性和必要性,从而明确负荷数据预处理工作对于电力系统正常运行的作用有多巨大。结语总而言之,通过本文的详细介绍我们可以明白,将减法聚类算法与模糊均值聚类相结合,并将其应用在电力负荷数据的预处理问题上,我们就可以做到对负荷冲击负荷毛刺极大极小值等不良数据的全面监测,并对这些不良数据进行及。数据的垂直处理在历史负荷序列中,由于随机性因素的影响,负荷会在天内段时间产生不同于以往运行方式的异常负荷点,称之为异点。这些异点掺入到正常的负荷序列中,会使负荷序列的整体噪声增大,降低了负荷曲线的相似性,增加了其不可预测性。因此,必须进行异点数据的剔除与负荷曲线的平滑处理。由于电力负荷是有周期性的,算例分析以地年负荷数据为例验证算法的有效性。采用日点负荷数据,随机抽取其中天的数据作为样本。负荷数据预处理通过对数据处理前后的结过进行分析比较我们可以知道,数据处理前存在着很多的问题,有些不良数据的出现而数据处理后这些不良数据就被及时的修正了,从而保证了数据的准确性。数据处理前后负荷预测结果对比通过机的小干扰或特殊事件发生,使得符合无数据的准确性无法被保障,进而产生了些不良数据,这些不良数据会导致高野设备出现故障,进而影响到电力系统的正常运行。所以,对不良数据进行调整,并得到准确的数据,就是进行电力负荷数据预处理应用的关键点。改进算法进行数据预处理由以上介绍可知,减法聚类算法的聚类中心出现的基于小波分析的电力负荷数据研究朱加豪,赵振华,李建涛中国新技术新产品基于滤波技术的上海日最大电力负荷气象预报模型傅新姝,谈建国气象科技基于相空间分析的电力负荷序列预测算法陆兴华,郑永涛电力与能源。改进算法进行数据预处理由以上介绍可知,减法聚类算法的聚类中心出现的顺序与其密度指标的大小有关,密方差设第天时刻负荷的偏离率为则其中。设η为预测允许的负荷偏离率,在对负荷数据的实际处理时,可用以下判断当,η时,负荷点为异常点当,η时,负荷点为正常点。通过调节η的大小,可。数据的垂直处理在历史负荷序列中,由于随机性因素的影响,负荷会在天内段时间产生不同于以往运行方式的异常负荷点,称之为异点。这些异点掺入到正常的负荷序列中,会使负荷序列的整体噪声增大,降低了负荷曲线的相似性,增加了其不可预测性。因此,必须进行异点数据的剔除与负荷曲线的平滑处理。由于电力负荷是有周期性的,相对于负荷预测结果而言,数据处理后误差明显减小,这极大的提高了负荷预测的精准度,同时通过数据处理前后各时刻的平均误差,我们也可以知道数据预处理的重要性和必要性,从而明确负荷数据预处理工作对于电力系统正常运行的作用有多巨大。结语总而言之,通过本文的详细介绍我们可以明白,将减法聚类算法与模糊均值聚类相结合面的公式进行归化处理式中,分别为训练样本集中负荷的最大和最小值。电力负荷数据预处理的应用原稿。算例分析以地年负荷数据为例验证算法的有效性。采用日点负荷数据,随机抽取其中天的数据作为样本。负荷数据预处理通过对数据处理前后的结过进行分析比较我们可以知道,数据处理前存在着电力负荷数据预处理的应用原稿序与其密度指标的大小有关,密度指标越大,则聚类中心越早出现。即越早出现的聚类中心越有可能是初始化时的合理聚类中心。因此,在进行的计算时,若希望得到个聚类中心,则只需要选取通过减法聚类算法产生的前个聚类中心作为的初始聚类中心来进行计算,而不需要再重新进行初始化,大大提高了算法的效相对于负荷预测结果而言,数据处理后误差明显减小,这极大的提高了负荷预测的精准度,同时通过数据处理前后各时刻的平均误差,我们也可以知道数据预处理的重要性和必要性,从而明确负荷数据预处理工作对于电力系统正常运行的作用有多巨大。结语总而言之,通过本文的详细介绍我们可以明白,将减法聚类算法与模糊均值聚类相结合理应用现阶段,准确的电力系统负荷预测对我国电力系统的发展有着重要意义,其具体的表现为在电网管理中准确的负荷预测效果可以为电网经济调度以及生产计划制订提供有力的帮助,为此,我们需要及时的对负荷数据进行调整,做好预测处理工作,这样才能使其效用得到完美的发挥。但是在实际进行电力符合数据预处理的过程中,由于些,η时,负荷点为正常点。通过调节η的大小,可以控制修正负荷的偏离程度。如果负荷点为异常点,则需要进步进行处理。可用下式的,来取代异常点数据利用上式对原始数据进行处理后,原始数据中空穴数据和较明显的异常数据得到了初步的预处理,负荷的原序列更加趋于合理。考指标越大,则聚类中心越早出现。即越早出现的聚类中心越有可能是初始化时的合理聚类中心。因此,在进行的计算时,若希望得到个聚类中心,则只需要选取通过减法聚类算法产生的前个聚类中心作为的初始聚类中心来进行计算,而不需要再重新进行初始化,大大提高了算法的效率。关键词电力负荷数据预处。数据的垂直处理在历史负荷序列中,由于随机性因素的影响,负荷会在天内段时间产生不同于以往运行方式的异常负荷点,称之为异点。这些异点掺入到正常的负荷序列中,会使负荷序列的整体噪声增大,降低了负荷曲线的相似性,增加了其不可预测性。因此,必须进行异点数据的剔除与负荷曲线的平滑处理。由于电力负荷是有周期性的,并将其应用在电力负荷数据的预处理问题上,我们就可以做到对负荷冲击负荷毛刺极大极小值等不良数据的全面监测,并对这些不良数据进行及时的优化处理,从而得到了准确度极高的电力系统负荷预测数据,从而使电力系统的正常运行得到了保障,为人们的生活用电安全带来了保护,并极大的推动了我国电力事业的可持续发展与进步。参考文多的问题,有些不良数据的出现而数据处理后这些不良数据就被及时的修正了,从而保证了数据的准确性。数据处理前后负荷预测结果对比通过对日的点历史负荷数据处理前和处理后对后天的的负荷预测结果进行对比我们可以清楚的知道,数据处理后的负荷预测效果更好。而在通过对数据处理前后进行负荷预测的误差进行比较有可以知道,过对日的点历史负荷数据处理前和处理后对后天的的负荷预测结果进行对比我们可以清楚的知道,数据处理后的负荷预测效果更好。而在通过对数据处理前后进行负荷预测的误差进行比较有可以知道,相对于负荷预测结果而言,数据处理后误差明显减小,这极大的提高了负荷预测的精准度,同时通过数据处理前后各时刻的平均误差,我们也可虑到这步是对原始数据的初步预处理,且用前天与后天同时刻的平均值取代异常数据,对原有数据的特性改变较小,可以对较多的原始数据进行垂直平滑处理,以便使所得数据质量更好。η取值,有大约的数据得到了垂直平滑处理。数据的标准化为避免出现计算饱和现象,要对负荷数据进行归化处理,使输入的负荷数据在,之间,负荷数据可用电力负荷数据预处理的应用原稿相对于负荷预测结果而言,数据处理后误差明显减小,这极大的提高了负荷预测的精准度,同时通过数据处理前后各时刻的平均误差,我们也可以知道数据预处理的重要性和必要性,从而明确负荷数据预处理工作对于电力系统正常运行的作用有多巨大。结语总而言之,通过本文的详细介绍我们可以明白,将减法聚类算法与模糊均值聚类相结合以通过下式求出个负荷点中每个负荷点天负荷的均值及方差