作者：栗然 崔天宝 肖进永电价预测云模型数据离散化概念跃升不确定性推理关联知识挖掘前件后件
摘要：现有的电价预测方法有时间序列、神经网络、小波变换等，都是对点进行预测。该文提出一种基于云模型的短期电价预测新方法。首先，介绍了云模型的概念和特点，给出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概念模型。通过极大判定法对数据集进行软划分，建立电价与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。最后，以时间、负荷的合取作为规则前件，以电价作为规则后件，建立规则发生器，根据挖掘出的规则进行预测。该文所提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作为预测结果提供给用户，用户可以根据经验和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果提供给用户。
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