基于隐马尔科夫误差校正的日前电价预测

被引：12

作者：

刘文茂 ^{[1
]}

杨昆 ^{[1
]}

刘达 ^{[2
]}

胡光宇 ^{[3
]}

机构：

[1] 华北电力大学能源与动力工程学院

[2] 华北电力大学工商管理学院

[3] 清华大学国情研究中心

来源：

电力系统自动化 | 2009年 / 33卷 / 10期

关键词：

电力市场; 电价预测; 误差校正; 隐马尔科夫模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

摘要：

电价预测误差是一个双随机过程,一方面是模型本身预测能力的状态序列,体现了模型对某点理想数据(剔除了随机波动的电价)的预测状态(偏高、偏低或者正常);另一方面,则表现为在不同状态下模型对真实电价(包含随机波动)预测的误差。通过采用隐马尔科夫模型,对电价预测建模的误差进行分析,找出模型预测状态的转移规律以及模型在不同状态下的误差分布;并由此分析下一步的模型预测状态和误差概率分布,在此基础上对未来的模型预测误差进行预测校正。对美国电力市场的研究表明,该方法有效提高了模型的预测精度。

引用

页码：34 / 37

页数：4

共 6 条

[1] 考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型 [J].

牛东晓 ;

刘达 ;

冯义 ;

李金超 .

电网技术, 2007, (22) :44-48

[2] 基于GARCH误差校正的遗传支持向量机日前电价预测 [J].

刘达 ;

牛东晓 ;

邢棉 ;

聂巧平 .

电力系统自动化, 2007, (11) :31-34+58

[3] 考虑多重周期性的短期电价预测 [J].

张显 ;

王建学 ;

王锡凡 ;

王秀丽 .

电力系统自动化, 2007, (03) :4-8

[4] 短期电价预测综述 [J].

张显 ;

王锡凡 .

电力系统自动化, 2006, (03) :92-101

[5] 含误差预测校正的ARIMA电价预测新方法 [J].

周明 ;

严正 ;

倪以信 ;

李庚银 .

中国电机工程学报, 2004, (12) :67-72

[6]

Predicting transmembrane protein topology with a hidden markov model: application to complete genomes 1 1 Edited by F. Cohen[J] . Journal of Molecular Biology . 2001 (3)

← 1 →