基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法

被引：4

作者：

朱宏伟 ^{[1
]}

陈立东 ^{[2
]}

坂研 ^{[3
]}

曹国臣 ^{[1
]}

任正某 ^{[3
]}

机构：

[1] 东北电力大学电气工程学院

[2] 天津电力公司滨海供电公司

[3] 东京农工大学

来源：

东北电力大学学报 | 2006年 / 02期

关键词：

电力市场; 电价预测; 价格钉; 神经网络; 相似搜索;

D O I：

10.19718/j.issn.1005-2992.2006.02.006

中图分类号：

F407.61 [电力、电机工业];

学科分类号：

摘要：

电力市场中普遍存在“价格钉”,其特殊性给电价预测带来困难。通过对其特征和影响因素的分析,提出了一种基于神经网络和相似搜索技术的价格钉预测方法。首先,采用BP神经网络建立价格钉识别模型,对未来某一交易时段市场清算电价可能出现的区间进行预测,并提供相应的置信度;其次,对判别为价格钉的时段采用相似搜索技术进行二次预测。采用澳大利亚昆士兰州电力市场2004年至2005年全年的电价数据进行训练和预测分析,结果验证了该方法的有效性。

引用

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页数：7

共 11 条

[1] 上网电价预测中运用修正神经元输出函数对BP模型动态修正的探索 [J].