随着我国经济建设的不断发展，社会用电量不断增长，电厂和电网规模不断扩大，这就对电力部门的安全、经济运行提出了更高要求。负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块，尤其是短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰，针对短期负荷预测的特点，将数据挖掘技术引入短期负荷预测中，极大地提高了预测精度，对于保障电力运行的安全性和经济性具有重要作用。基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测进行了探讨，希望对相关单位有所帮助。
本文针对电力负荷短期预测问题,首先对原始异常数据进行小波多尺度分解,找出信号突变点,其次对模极大值点处小波分解系数进行重建,然后对异常数据进行修正,最后利用BP神经网络算法求得预测日电力负荷数据.
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