基于云模型的短期电价预测new

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1、第33卷第17期电网技术Vol.33No.172009年9月PowerSystemTechnologySep.2009文章编号：1000-3673（2009）17-0185-06中图分类号：TM734文献标志码：A学科代码：470·4054基于云模型的短期电价预测112栗然，崔天宝，肖进永（1．华北电力大学电气与电子工程学院，河北省保定市071003；2．华能上安电厂，河北省石家庄市050310）Short-TermElectricityPriceForecastingBasedonCloudModel1

2、12LIRan，CUITian-bao，XIAOJin-yong（1．SchoolofElectrical&ElectronicEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，HebeiProvince，China；2．HuanengShang’anPowerPlant，Shijiazhuang050310，HebeiProvince，China）ABSTRACT:Atpresent,therearevariouselectricit

3、yprice程，得到了电价和负荷的概念模型。通过极大判定法对数据forecastingmethodssuchastime-series,neuralnetwork,集进行软划分，建立电价与负荷的布尔型数据库，然后根据wavelettransformandsoon,howeverthesemethodscan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merelygiveouttheforecastedresultsatrequiredpointoftime.算法，得到时间、负荷和电价之间的关联规则

4、。最后，以时Inthispaper,atfirsttheconceptandfeaturesofcloudmodel间、负荷的合取作为规则前件，以电价作为规则后件，建立arepresented,theprocessofthediscretizationofelectricity规则发生器，根据挖掘出的规则进行预测。该文所提方法得priceandloaddataandtheconceptzoomingbasedoncloud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modelaregiventhe

5、naconceptualmodelsofpriceandloadare一个点都可作为预测结果提供给用户，用户可以根据经验和achieved.Bymeansofgreatdeterminationlawtheelastic其它信息来适当选择结果，也可以将所有点的期望值作为结classificationofthedatasetareconductedandtheBoolean果提供给用户。databaseofelectricitypriceandloadisestablished;then关键词：电价预测；云

6、模型；数据离散化；概念跃升；不确accordingtogivensupportdegreeandconfidencelevelofsoft定性推理；关联知识挖掘；前件；后件domainvaluesandbyuseofcloudbasedminingalgorithmforassociativeknowledge,theassociationrulesamongtime,load0引言andelectricitypriceareobtained.Finally,takingtheconjunctionoft

7、imeandloadasthepremiseoftherulesandthe电价是整个电力市场的杠杆和支点，在整个电priceastheconsequentoftherules,arulegeneratorisbuiltand力市场中发挥着核心的作用。电力价格形成机制是forecastingisproceededbytheminedrules.Theforecasting否合理、电力价格体系结构是否健全关系到整个电resultsoftheproposedmethodisasetofaseriesofunc

8、ertain力市场是否能够健康、平稳地运行。discretepointsandeverypointofthesetcanbeofferedtothe由于电价预测和负荷预测有一定的相似性，在userasforecastingresult,andtheusercanselecttheseresults理论上负荷预测方法可用于电价预测。文献[1]基于properlyaccordingtotheirexperienceandother