基于混合支持度Apriori算法的短期负荷预测模型

从海量数据中发现气象变化和节假日等外部因素对电力负荷变化影响的关联特征,有助于提高短期电力负荷预测的精确度。提出一种基于混合支持度Apriori算法的电力负荷预测模型,采用"分而治之"的思想对电力负荷预测的数据集市进行了划分,结合混合支持度Apriori算法挖掘与负荷相关的关联规则,根据挖掘出的关联规则进行预测。通过仿真结果和误差分析,验证了方法的高效性,提高了预测的精确度。