基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测

影响电力负荷的因素有很多,用于电力负荷预测的数据随着电网规模的扩大也越来越多。传统预测方法不能通过挖掘大量数据,有效地建立电力负荷预测模型。论文结合并行共享数据挖掘技术,综合分析了基于HADOOP的并行共享决策树算法(PSDT)以及SLIQ算法,提出了一种新的方法来构建电力负荷预测模型。试验结果表明,使用该方法构建预测模型实用性较强,并且有良好的扩展性。