基于多因素小波分析的神经网络短期现货电价预测方法

苏娟; 杜松怀; 李才华

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基于多因素小波分析的神经网络短期现货电价预测方法

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一般采用小波分解的电价预测方法是将历史电价分解后分别预测,预测过程中没有引入其他电价影响因素,或者是直接引入未经小波分解的影响因素.提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法,将历史电价和历史负荷都进行小波多分辨率单尺度分解,分解成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷.在此基础上,用历史概貌电价和概貌负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的概貌电价;用历史细节电价和细节负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的细节电价.将概貌电价和细节电价进行重构,得到最终的预测电价.对美国RJM电力市场的实际电价(LMP)进行预测,验证了该方法的有效性和可行性.

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来源
《电力自动化设备》 |2007年第11期|26-29,33|共5页
作者
苏娟; 杜松怀; 李才华;
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作者单位

中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;

中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;

中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;

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正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
电价预测; BP神经网络; 小波分析; 电力市场;

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