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基于云计算的扩展短期负荷预测方法的研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着电力市场的改革和电力体制改革的不断深入，电力负荷的预测越来越受到关注。其中，短期负荷预测是电力市场运营的重要基础，对于电力市场的平稳运行、提高发电效益具有重要意义。目前，短期负荷预测主要以统计方法和神经网络方法为主，但这些方法都存在局限性，如数据难以获取、预测精度低等问题。为了克服这些问题，近年来，基于云计算的扩展短期负荷预测方法逐渐成为短期负荷预测领域的研究热点，其可有效提高短期负荷预测的准确性和实时性。因此，本课题选题基于云计算的扩展短期负荷预测方法的研究，旨在探讨新的短期负荷预测方法，提升短期负荷预测的精度和效率。
二、研究目的和意义
本课题旨在探索基于云计算的扩展短期负荷预测方法，通过对电力市场数据的大数据分析和挖掘，建立高效、精确的短期负荷预测模型，为电力市场的平稳运行提供支持。同时，本课题的研究意义还体现在以下几个方面：
1.提升短期负荷预测的准确性和实时性。基于云计算的扩展短期负荷预测方法，能够快速处理大量的电力市场数据，从而提高预测精度和实时性。
2.探究新的预测模型和算法。通过使用大数据分析和挖掘技术，本课题将探究新的短期负荷预测模型和算法，为电力市场提供更加高效的预测方法。
3.增强电力市场的竞争力。通过提升短期负荷预测的精度和效率，为电力市场提供更加准确的数据分析和预测服务，有效提高电力市场的竞争力。
三、研究内容和方法
本课题的研究内容主要包括以下方面：
1.收集电力市场数据。收集电力市场数据，包括负荷、输电线路、供电负荷等数据，为短期负荷预测提供数据支持。
2.基于云计算的短期负荷预测方法研究。本课题将通过云计算技术对大数据进行分析和挖掘，建立基于大数据的短期负荷预测模型。
3.基于数据挖掘的短期负荷预测算法研究。本课题将探索新的短期负荷预测算法，包括支持向量机、神经网络等算法。
4.实验验证和评价。本课题将通过对实验数据的收集和分析，验证新的短期负荷预测方法的有效性和准确性，并评价预测结果。
本课题的研究方法主要包括各种数据挖掘算法、云计算技术和实验验证方法等，具体方法包括：
1.数据挖掘算法。使用数据挖掘算法对电力市场数据进行处理和分析，探索新的短期负荷预测方法。
2.云计算技术。使用云计算技术对大量数据进行处理，提高短期负荷预测的效率和实时性。
3.实验验证方法。进行实验数据的收集和处理，验证新的短期负荷预测方法的有效性和准确性。
四、任务安排
1.文献调研；
2.数据收集和预处理；
3.基于数据挖掘的短期负荷预测方法研究；
4.基于云计算的短期负荷预测方法研究；
5.实验验证和评价；
6.论文撰写和答辩。
五、参考文献
[1]顾盛.基于回归分析的短期负荷预测研究[J].电力科技与环保,2017(08):74-78.
[2]朱斌，黄洁，张晓峰等.基于模糊神经网络的短期负荷预测研究[J].电力系统保护与控制,2020,48(16):122-126.
[3]王磊，杨明辉，肖镇文等.基于遗传算法和支持向量机的短期负荷预测算法[J].电力科学与工程,2017(01):115-119+135.
[4]刘长维.基于云计算的短期负荷预测研究[J].电气技术,2016,17(09):139-142.