标题和描述中提到的知识点主要围绕了数据挖掘技术在短期电力负荷预测中的应用，具体内容涉及到了数据挖掘、聚类分析、BP神经网络、层次聚类法等多个技术领域。接下来将详细介绍上述概念及其在电力负荷预测中的应用。
数据挖掘是一个从大量数据中提取或“挖掘”出有价值信息和知识的过程。在电力行业中，数据挖掘技术能帮助电力公司从海量的用户负荷数据中分析出有用的模式和趋势，从而进行有效的负荷预测，这对于电力系统的运行、控制和计划具有至关重要的作用。
电力负荷的预测是电力系统规划与管理的一个核心任务，尤其是在短期范围内，需要精确的预测以确保电网的稳定运行。影响电力负荷的因素众多，包括温度、用户类型、日期等。例如，温度对负荷的影响极为显著，尤其是在冬季制暖和夏季制冷的极端天气情况下，负荷会有急剧的波动。用户特性分析则表明，居民和工业负荷因其生活作息规律和生产方式的不同，呈现出不同的用电负荷特性。
层次聚类法作为一种聚类分析方法，在预测中被用来寻找高度相似的负荷数据点。聚类分析通过将相似的数据分到同一类别中，从而简化分析过程。层次聚类从将每个数据点视为一个独立的类开始，逐步将相似的数据点或类别合并，直到满足一定的聚合条件。层次聚类法不需要预先设定聚类数量，能够通过树状图直观地展现数据点间的相似程度，这使得在进行短期电力负荷预测时，可以根据待预测日的特征，找到与之最为相似的历史数据日进行预测。
BP神经网络是基于神经网络模型的电力负荷预测方法，是一种人工神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成，能够对非线性问题进行建模。它通过训练，自动调整内部参数，从而对电力负荷进行有效预测。BP神经网络通过历史数据进行学习，能够捕捉负荷数据中复杂的非线性关系，提高预测的准确性。
在进行短期电力负荷预测时，首先需要对历史负荷数据进行聚类分析，找到与待预测日相似的数据日。接着，提取这些相似日的相关数据，并以此为基础建立BP神经网络模型进行预测。通过这种结合层次聚类法和BP神经网络的预测方法，可以更准确地预测出未来的电力负荷情况。
除了上述提到的技术方法，电力负荷预测还包括对温度、星期类型、节假日等影响因素的分析。通过对这些因素的深入分析，可以在预测模型中更全面地考虑到各种可能影响负荷的因素，从而提高预测的准确性。
本文通过数据挖掘技术的聚类分析等手段，不仅实现了对电力负荷影响成因的清晰分析，还展示了如何利用层次聚类法选取相似日数据以及如何利用BP神经网络进行负荷预测。这些技术和方法的综合应用，为电力系统提供了更加精细化、高精度的负荷预测工具，对确保电网的安全运行和提高电力系统的经济效益具有重要意义。
