基于小波神经网络的系统边际电价预测

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随着我国电力市场改革，电力公司必将面临投入市场的问题，此时迫切需要一套调度优化、报价决策系统。系统边际电价是电力市场中反映电力商品短期供求关系的统一价格。当前国际上大多数国家的电力市场都是以此为核心进行结算。在电力市场中边际电价预测得准确与否，对于发电厂的竞价决策具有非常关键的影响。
　　比较了目前常用的几类预测方法，提出以小波神经网络为模型进行预测。小波神经网络是基于小波分析理论建立起来的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络，有机地融合了小波分析的良好时—频域特性和神经网络的自组织、自学习优点，同时又避免了传统神经网络设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题。然而小波神经网络传统的学习方法为BP算法，其参数调整采用的是梯度下降法，虽然算法简单，并且己经得到广泛的应用，但其学习速度慢，易陷入局部最优点。为了克服传统的BP算法进行网络训练的缺陷，得到更高的学习精度和更快的收敛速度，本文提出将遗传算法用于小波神经网络的学习训练，结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部性质。将这两种方法用于函数逼近和电价预测，证实了采用遗传算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度。

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作者
李逊;
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作者单位

华中科技大学;

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授予单位华中科技大学;
学科系统工程
授予学位硕士
导师姓名吴相林;
年度 2007
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类人工神经网络与计算;电力系统调度自动化;
关键词
系统边际电价; 小波神经网络; 电价预测; 调度优化;

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