基于分布式数据挖掘的短期负荷预测的研究的任务书一、研究背景随着电力市场的逐步开放以及电力需求的不断增长，负荷预测成为了电力行业必不可少的一环。短期负荷预测是指对未来较短时间内（通常为一周左右）电力系统的负荷变化趋势进行预测，其结果在电力调度、输配电运行等方面具有重要应用措施和指导意义。基于分布式数据挖掘的技术近年来在负荷预测领域得到了广泛应用，具有高效、快速、准确等优点，本研究将探索基于分布式数据挖掘的短期负荷预测算法，并研究其中的机理和优化方法，力争提高短期负荷预测的准确率和精度。二、研究任务1.调研当前短期负荷预测的研究现状，分析负荷预测中的主要瓶颈和挑战；2.探索基于分布式数据挖掘的短期负荷预测算法，建立基于分布式数据挖掘的短期负荷预测模型，并优化模型参数；3.研究模型的数据传输机制和算法分布式并行化方案，设计高效的数据通信和计算调度策略；4.验证算法的准确性和实用性，基于历史负荷数据进行模拟和实验，评估模型的预测准确率、精度、鲁棒性和稳定性；5.撰写短期负荷预测算法的论文，并组织展示会议。三、研究内容1.负荷预测研究概述（1）负荷预测的定义、类型和意义；（2）当前负荷预测研究现状和主要挑战。2.基于分布式数据挖掘的负荷预测算法（1）分布式数据挖掘的基本概念和思想；（2）基于分布式数据挖掘的负荷预测模型构建；（3）优化模型的方法和策略。3.分布式数据挖掘机制和算法并行化（1）数据通信机制和算法分布式并行化方案；（2）高效的数据通信和计算调度策略。4.短期负荷预测算法实验（1）模型的预测准确率、精度和鲁棒性评估；（2）模型的实际应用效果展示。四、预期结果1.获得较高精度和准确度的短期负荷预测算法；2.较全面系统地研究了基于分布式数据挖掘的短期负荷预测算法，深入挖掘了其中的机理和优化方法；3.提出高效的数据通信和计算调度策略，将分布式数据挖掘技术应用于负荷预测中；4.完成一篇具有一定学术价值的论文，并组织展示会议，将研究结果推广至实际应用中。