共 5 条
基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测
被引：21
作者：
顾庆雯
[1
]
陈刚
[1
]
朱蕾蕾
[2
]
吴迎霞
[3
]
机构：
[1] 重庆大学电气工程学院
[2] 浙江省湖州电力局
[3] 重庆电力调度通信中心
来源：
关键词：
短期边际电价;
RBF网络;
递阶遗传算法;
电力市场;
D O I：
10.13335/j.1000-3673.pst.2006.07.004
中图分类号：
TM715 [电力系统规划];
F407.61 [电力、电机工业];
学科分类号：
摘要：
文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。
引用
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页数：5
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