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基于数据挖掘的山西电力现货市场竞价策略研究（图）
电力现货 数据挖掘 竞价策略
2023/3/30
山西电力现货开展以来，实现了多月的连续试运行，并且从2022年7月1日起，在全国率先启动电力现货市场不间断运行，积累了大量市场数据。售电公司在电力市场交易过程中，也总结出自己的现货交易模式：基于数据分析制定日前交易方案。
介绍一种解决实时厂级负荷优化分配问题的方法。通过大量的分析现场数据，认为机组煤耗特性曲线不能进行回归和拟合，而是一些离散点连接而成的曲线。在默认热力学计算准确的条件下，分析了影响机组供电煤耗率的因素，研究了基于信息熵的多因素权重分配方法，结合海量历史数据相对准确地预测出各个工作点下的供电煤耗率，从而建立负荷与供电煤耗率之间的实时离散模型，采用动态规划法求得快速性和经济性约束条件下的全局最优解。该方...
数据挖掘在电力系统暂态稳定评估中的应用综述
电力系统 暂态稳定评估 人工智能 数据挖掘
2009/5/14
人工智能和数据挖掘在发现潜在问题和提高计算效率等方面有较大的优越性。综述了几年来人工智能与数据挖掘等技术应用于电力系统暂态稳定评估所取得的研究成果。对所涉及的主成分分析、遗传算法、粗糙集、信息熵等数据预处理方法，神经网络与支持向量机等分类器，可视化显示等方面的研究成果进行了深入的分析和比较，指出了存在的问题，并对以后的发展方向进行了一定的展望。
氧量是锅炉运行的重要参数，氧量最优值的合理确定是提高机组运行水平的重要措施。该文提出了基于增量数据挖掘的氧量最优值确定新方法。在机组实际运行数据的基础上采用模糊数值型关联规则挖掘算法挖掘机组的最优氧量及其所有频繁项集，同时将增量挖掘引入到关联规则挖掘过程中，提出改进的增量式模糊数值型关联规则挖掘算法，解决机组运行状态发生改变后的最优值增量更新问题，提高了挖掘的效率。通过对某300 MW机组运行数据...
数据挖掘技术在电价预测中的应用
电力市场 电价预测 数据挖掘 相似性搜索
2008/5/10
简要叙述了数据挖掘技术的特点，分析了影响电价的因素，提出了一种基于数据挖掘技术的电价预测方法。该方法将电价用市场供求关系、上网竞价发电功率、用户负荷需求、燃料价格、物价指数和消费水平等元素来表征，并考虑了不同电价影响因子的影响程度。利用数据挖掘中的相似性搜索技术，引进权重系数对所搜索到的匹配电价序列进行加权平均，进而得到所预测的电价值。最后举例说明了该方法的具体应用过程。
针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点，提出了一种基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动(power quality disturbance，PQD)识别方法。建立了正弦信号和6 种常见PQD 信号的数学模型，通过小波分解得到了上述信号的特征量，结合决策树方法实现了对PQD 的自动分类，并通过合理选择小波类型、分类算法和去噪方法提高了PQD 的分类精度。实验结果验证了该识别方法的准...
基于模糊粗糙集理论，提出了一种综合数据挖掘方法，并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法，采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类，根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值，根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选，并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活，可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。