基于贝叶斯网络的现货市场化交易用户电能量预测

为提升电能量预测准确性,研究基于贝叶斯网络的现货市场化交易用户电能量预测方法。利用主成分分析降维处理用户电能量数据;以余弦相似度为降维后数据聚类的形态度量相似判据,建立用户电能量特征库;利用评分搜索与期望最大化算法确定贝叶斯网络结构与学习网络参数,建立贝叶斯网络模型,在该模型内输入特征库内的数据,输出电能量预测结果。实验证明:该方法可精准聚类用户电能量数据曲线,精准预测用户电能量;该方法网络参数学习时的相对熵距离较小,具备较优的网络参数学习效果。