基于ID3优化算法的短期负荷预测

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电力短期负荷预测是电力系统调度的重要基础工作;但影响因素众多,且ID3算法偏向多值属性,完全由ID3算法自动形成决策树时容易发生误判.为了克服ID3算法在短期负荷预测时的不足,可根据实际情况,人工指定对负荷影响规律比较明确、影响程度大的因素在决策树中的位置;这样自动和人工相结合,能有效克服自动生成决策树的不足.将信息熵赋值给属性,对各影响因素进行相似度计算,利用综合相似度对历史日进行排序,有效识别主导负荷变化的影响因素,建立了基于ID3算法的短期负荷预测新算法.理论和实例均表明,该算法对提高短期负荷预测的
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