基于数据挖掘与时间序列的用电量波动风险预警模型OACSTPCD

为了获取准确的用电量波动风险预警,保障电力系统运行稳定性,研究基于数据挖掘与时间序列的用电量波动风险预警模型。采用模糊C均值聚类算法将历史用电量数据划分为产生波动的用电量数据和未产生波动的用电量数据。针对用电量产生波动的用户,根据历史用电量数据,采用基于时间序列的预测方法,考虑长期趋势、季节变化与不规则变动三方面影响因素,预测其在未来一段时间中的用电量数据。构建风险预警模型,将未来时间点预测用电数据同其上下基线进行比较,获取用电量数据走势,提前判断用电量是否会产生波动,若产生波动则进行预警。实验结果显示,所提模型可准确划分用户用电量数据类别,获取准确的用电量预测结果,预警准确率均高于97.5%。