【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力项目风险预测，具体为一种基于数据挖掘的电力项目风险预测方法及系统。
技术介绍
1、电力项目的风险管理和预测一直是电力行业的重要研究方向，随着电力需求的不断增长和电网规模的扩大，电力项目的复杂性和不确定性也随之增加，传统的风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，虽然在一定程度上能够有效识别和缓解风险，但在面对复杂和动态变化的电力项目环境时，其局限性逐渐显现，近年来，随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，数据挖掘技术在电力项目中的应用逐渐受到重视，数据挖掘技术通过对大量历史数据的分析和处理，能够有效提取出影响项目风险的关键因素，并基于这些因素建立预测模型，为电力项目的风险管理提供科学依据和技术支持。
2、尽管数据挖掘技术在电力项目风险管理中的应用前景广阔，但现有技术仍存在一些不足之处，现有的数据预处理方法往往无法充分清洗和标准化多源异构数据，导致特征提取过程中的数据质量问题，进而影响预测模型的准确性，现有的特征提取方法大多基于简单的统计分析，缺乏对复杂非线性关系的深入挖掘，导致提取的特征不能全面反映影响项目风险的关...
【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述预处理包括采集电力项目数据，包括电力消费数据、天气数据、设备运行数据、地理信息数据；
3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述建立特征向量包括基于LASSO回归进行特征选择，从电力项目数据中提取关键特征，计算每个特征的权重表示为：
4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述构建电力项目风险预测模型包括结合时间变化趋势，基于电力项目风...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述预处理包括采集电力项目数据，包括电力消费数据、天气数据、设备运行数据、地理信息数据；
3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述建立特征向量包括基于lasso回归进行特征选择，从电力项目数据中提取关键特征，计算每个特征的权重表示为：
4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述构建电力项目风险预测模型包括结合时间变化趋势，基于电力项目风险随时间变化的特性，构建电力项目风险预测模型的目标函数，表示为：
5.如权利要求4所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述进行风险预测分析包括基于电力项目风险的预测值设定风险等级；
6.如权利要求5所述的基于数据挖掘的电力项目风险预测方法，其特征在于：所述形...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁娴枚，虢韬，付磊，朱镜勋，李欢，花磊，张迅，范强，黄军凯，刘卓娅，吴建蓉，叶华洋，赵超，陶黎明，张洋，颜康，曾蓉，赵圆圆，罗鑫，李长兴，代吉玉蕾，樊磊，谢菲，孙航，赵庆营，林轩安，刘军，黄映南，王子华，万金金，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。