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基于迭代决策树的电力系统短期负荷预测研究的开题报告
一、选题背景
电力系统的运行稳定性和经济性直接影响着社会的发展。在实际应用中，负荷预测是电力系统必不可少的组成部分。通过对负荷预测，可以有效地提高电力系统运行的可靠性、安全性和经济性。
迭代决策树（IterativeDecisionTree，简称IDT）是一种基于决策树的机器学习算法。在实际的负荷预测中，迭代决策树已经得到了广泛的应用。相较于其他机器学习算法，迭代决策树具有较强的适应性和可解释性。因此，本研究选取了迭代决策树作为预测模型，研究电力系统短期负荷预测。
二、研究目的及意义
电力系统负荷预测是电力系统运行与调度的重要环节，尤其在电力市场化的环境下，负荷预测的准确性对于电力企业的经济效益和市场竞争力具有至关重要的作用。因此，本研究旨在基于迭代决策树算法，利用历史数据来预测电力系统未来一段时间的负荷，并提高负荷预测准确性，使其更加符合实际需要，具有实际应用价值。
三、研究内容和方法
（一）研究内容
本研究主要分为以下三个部分：
1、电力系统短期负荷预测的理论分析：对电力系统的负荷特征进行分析，确定电力系统短期负荷预测的时间范围和预测的方法。
2、关键指标选取及数据预处理：通过对历史负荷数据进行分析和筛选，确定预测所需的关键指标，并进行数据清洗处理和缺失值处理。
3、迭代决策树模型建立及预测：通过迭代决策树算法对预处理后的数据训练模型，并进行预测和评估。
（二）研究方法
1、统计分析
对历史负荷数据进行统计分析，包括数据的描述性统计、趋势分析、周期性分析等，以及建立基准模型。
2、迭代决策树算法
使用迭代决策树建立负荷预测模型，对历史数据进行拟合和预测，并对模型进行评估和优化。
3、数据可视化
将预测结果进行可视化，便于数据分析和应用。
四、预期成果和创新点
本研究的预期成果为：
1、能够基于迭代决策树建立负荷预测模型，提高电力系统短期负荷预测的准确性。
2、建立适合电力系统负荷预测的数据处理方法和模型评估方法。
3、采用可视化工具展示预测结果，并提供预测结果的解释和应用建议。
本研究的创新点为：
1、将迭代决策树算法与电力系统短期负荷预测结合，对负荷预测的准确性进行进一步提升。
2、提供了一种基于迭代决策树的数据处理方法，使得数据的质量和准确性满足建模的需要。
3、提供了一种基于可视化的预测结果呈现方式，使得用户可以直观地获取预测结果和应用建议。
五、预期的研究难点
1、建立模型时，需要选择适当的特征和方法，进行模型的优选和调整，以提高模型的精度和泛化能力。
2、研究过程中需要处理和清洗大量的数据，需要设计高效的数据处理方法，使得数据更加可靠和精确。
3、在特别周期负荷变化下效果不稳定。有时候模型会受到过拟合和欠拟合的影响，导致负荷预测精度下降，需要针对这些问题进行模型的调参和优化操作。
六、参考文献
1、张轻闲,张先,宋霞,高如磊.一种基于迭代决策树的电力系统负荷预测方法[J].电力系统保护与控制,2015,43(22):135-140.
2、杨冰,孙世忠,张洋.基于迭代决策树的短期负荷预测算法研究[J].电气应用,2018(05):109-114.
3、王旭昌,曾雪琴.基于特征提取的短期负荷预测[J].城市电力技术,2017,38(11):89-92,97.