基于聚类和贝叶斯推断的市场出清电价离散概率分布预测

被引：9

作者：

王高琴

沈炯

李益国

机构：

[1] 东南大学能源与环境学院

来源：

中国电机工程学报 | 2007年 / 34期

关键词：

市场出清电价预测; 线性聚类; 免疫遗传算法; 贝叶斯方法;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2007.34.018

中图分类号：

F426.61 [];

学科分类号：

摘要：

电力市场中,市场出清电价(market clearing price,MCP)受到众多因素的共同作用,具有较强的随机性和不确定性,常规的MCP单值预测模型未充分利用历史数据反映的不确定性信息,预测结果无法体现MCP的随机变化特性,预测精度也有限。该文提出一种基于免疫遗传机制的聚类方法,用以实现历史数据输入输出映射关系的划分,并结合贝叶斯概率法则建立MCP离散概率分布的预测模型。对美国PJM市场数据的仿真结果显示,该文的预测模型能较好地反映MCP的不确定性特点,且具有较高的预测精度。

引用

页码：90 / 95

页数：6

共 10 条

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