数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用研究的开题报告.docx

数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用研究的开题报告 一、研究背景和意义 随着社会经济的快速发展以及城镇化程度的提高，电力需求量较大，而线损问题成为电力公司发展中不可避免的难题。早期，电力公司采用的是传统的方法，需要人工统计数据进行计算，效率较低且存在一定误差。随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术逐渐应用到线损计算中，提高了计算效率和计算精度。因此，本文旨在研究数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用，为电力公司更好地解决线损问题提供一定的参考。 二、研究内容和方法 本文主要研究数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用，研究内容具体包括以下几个方面： 1. 数据预处理。根据数据挖掘的要求，对电力营销系统中的电量、电价等数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理、数据归一化处理等。 2. 特征选择。选择对线损计算有重要作用的特征，对数据集进行筛选，减少噪声数据对结果的影响。 3. 模型建立。选取常见的数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机等建立线损计算模型。 4. 模型评估。通过比较模型的准确率、精度等指标，评估模型的好坏，为后续优化提供一定的参考。 三、预期结果和意义 本文预计通过运用数据挖掘技术，建立电力营销系统线损计算模型，提高计算效率和计算精度，争取实现准确预测线损情况的目标。同时，本研究也为电力公司解决线损问题提供了一种新的思路和方法，优化了公司的管理流程。