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基于云模型的短期电价预测

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目前，电价预测方法有时间序列、神经网络、小波变换等，这些方法都是对点进行预测。本文提出了一种基于云模型的新方法。文中给出了基于云模型的电价和负荷数据的离散化和概念跃升过程，得到了电价和负荷的慨念模型。通过极大判定法对数据集进行软划分，建立电价、负荷的布尔型数据库，然后根据给定的支持度和置信度软域值，采用基于云的关联知识挖掘算法，得到时间、负荷和电价之间的关联规则。然后以时间、负荷的合取作为规则前件，电价作为规则后件，建立规则发生器，根据挖掘出的规则进行预测。本方法得到的预测结果是一系列不确定的离散点的集合，集合中的每一个点都可以作为预测结果提供给用户，也可以将所有点的期望值作为结果提供给用户。

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来源
《中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会》|2008年|1712-1715|共4页
会议地点北京
作者
崔天宝; 栗然; 王粤;
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作者单位

中国农业大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM728.3;
关键词
电价预测; 云模型; 数据离散化; 不确定性推理; 关联知识; 负荷数据;

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