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基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测研究的任务书
任务书：
一、背景
随着经济的快速发展和电力需求的不断增长，电力负荷预测成为电力行业管理和调度工作中的重要环节。准确预测电力负荷，有助于合理安排发电计划，避免供需失衡造成的负面影响，提高电力系统的运行效率和经济性。
传统的电力负荷预测方法主要基于时间序列分析，依赖于历史数据进行预测。但是，随着电力市场的变化和电力系统的复杂性增加，传统方法的准确性和适用性已经无法满足实际需求。因此，需要研究新的电力负荷预测方法，以提高预测精度和实际应用效果。
二、研究目的
本研究旨在探索基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测方法，以提高预测准确性和稳定性，并具有一定的应用价值。
三、研究内容
1.收集整理电力系统相关数据，包括电价、气温、相对湿度、风力等气象因素，以及历史电力负荷数据等。
2.采用聚类分析方法对气象因素进行分类，得到气象因素的分类标准。
3.采用支持向量机（SVM）方法建立电力短期负荷预测模型，并根据聚类分析结果，将气象因素分别输入到模型中。
4.对预测模型进行实验验证，比较其预测结果与传统时间序列方法的预测结果，并分析其优势和局限性。
5.提出改进方案和建议，以优化预测模型的性能和应用效果。
四、研究方法
1.聚类分析：采用k-means算法对气象因素进行分类。
2.支持向量机（SVM）：选择适当的核函数和参数进行模型训练和模型评估。
3.数据处理和分析：使用Matlab等工具进行数据处理和分析，分别绘制预测结果曲线，对比分析各种方法的优劣。
五、预期结果
1.建立基于聚类分析和SVM的电力负荷预测模型，预测准确度优于传统时间序列方法。
2.探索气象因素对电力负荷的影响规律，为短期负荷预测提供参考。
3.提供一定的决策支持和应用价值，为电力系统的管理和调度工作提供一定的帮助。
六、研究计划
时间节点|研究任务
2021.9-2021.10|确定研究方案，整理数据资料
2021.10-2021.11|学习聚类分析方法，进行数据预处理和聚类分析
2021.11-2022.1|学习支持向量机方法，建立电力负荷预测模型
2022.1-2022.3|进行实验验证和模型评估，分析比较模型优劣
2022.3-2022.4|总结研究结果，撰写论文并完成答辩
七、研究团队
指导教师：XXX
研究生：XXX、XXX
八、研究经费
研究经费由学校提供，具体预算待确定。
九、研究成果
论文、发表文章、软件著作权和专利等。