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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
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