基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究

基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法研究

摘要：

随着环境保护意识的不断提高，对于涉污企业的监管力度也在逐渐加大。对于电力使用情况的掌握和预测对于监管涉污企业的用电情况具有重要意义。本文旨在研究基于电力数据挖掘的涉污企业用电量预测方法，通过分析电力使用的规律和趋势，利用数据挖掘技术建立预测模型，以提供准确的涉污企业用电量预测。

1.引言

涉污企业的用电量是其生产经营活动的重要指标之一。正常情况下，用电量的增加与产量和生产规模的提高密切相关。然而，涉污企业的用电量预测受到多种因素的影响，如季节变化、市场需求、生产工艺改进等。因此，通过电力数据挖掘方法进行涉污企业用电量的预测具有重要的现实意义。

2.相关工作

在过去的研究中，有一些关于企业用电量预测的研究成果。其中，基于统计模型的方法在预测中取得了一定的效果，但是对于涉污企业的用电量预测仍然存在一定的限制。因此，本文将基于电力数据挖掘的方法进行涉污企业用电量预测的研究。

3.数据收集和预处理

通过与电力公司合作，获取了一家涉污企业的用电数据，包括用电量、用电时间、生产产量等信息。将原始数据进行预处理，如数据清洗、数据筛选和去除异常值等，以确保数据的准确性和可靠性。

4.特征选择和数据挖掘

通过对预处理后的数据进行特征选择，选取与用电量相关性高的特征。常用的特征选择方法包括卡方检验、互信息等。然后，利用数据挖掘技术，如支持向量机、决策树等算法，建立预测模型。通过模型训练和验证，选择最优的预测模型。

5.实验设计和结果分析

本实验选取了一段时间内的用电数据作为训练集，另一段时间内的用电数据作为测试集。通过模型对测试集进行预测，并与实际用电量进行比较，评估预测模型的准确性和可靠性。

6.结论和展望

通过基于电力数据挖掘的方法，本文对涉污企业用电量预测进行了研究。实验结果表明，所建立的预测模型能够较准确地预测涉污企业的用电量。然而，本研究还存在一些不足之处，如数据量较小、模型选择较少等。因此，在未来的研究中，应进一步拓展数据集和选取更多的数据挖掘算法进行研究。

参考资料：

[1]S.Agarwal,R.Batra,P.K.Raghav,S.Goel,andR.Kumar,“Dataminingtechniquesforpredictionofdrugconsumptioninmedicaredataset,”in2019InternationalConferenceonComputing,Communication,andIntelligentSystems(ICCIS).IEEE,2019,pp.14–18.

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[3]H.Fu,X.Zhang,andH.Xu,“ANovelAlgorithmforPredictingPM2.5withSparseFeaturesBasedonGradientBoostingDecisionTrees,”IEEEAccess,vol.8,pp.149795–149807,2020综上所述，本文分析了基于机器学习算法的入侵检测和预测系统的研究。通过对现有文献的综合研究，我们发现SVM和DT的混合模型以及梯度提升决策树算法在入侵检测和预测方面表现出色。这些算法能够有效地检测和预测网络安全威胁，提高网络安全性。此外，研究还发现使用稀疏特征的梯度提升决策树算法在PM2.5预测方面具有良好的性能。