基于BP神经网络的下一交易日出清电价预测

利用历史负荷和清算电价对未来时段出清电价采用3层BP神经网络模型进行预测, 将出清电价看成一个多输入单输出系统。把一天中每个小时按输入影响大小分成五类,然后采用BP网络分别建模预测。并采用美国New England电力市场2002年的电价数据进行了训练和预测分析,最终得到比较理想的出清电价预测结果。     

基于BP神经网络的下一交易日出清电价预测

利用历史负荷和清算电价对未来时段出清电价采用3层BP神经网络模型进行预测, 将出清电价看成一个多输入单输出系统.把一天中每个小时按输入影响大小分成五类,然后采用BP网络分别建模预测.并采用美国New England电力市场2002年的电价数据进行了训练和预测分析,最终得到比较理想的出清电价预测结果.     

基于神经网络的短期电价预测

利用系统旋转备用、历史负荷和清算电价对未来时段电价的影响来进行电价预测。以澳大利亚昆士兰州电力市场为背景,采用神经网络的方法,建立了提前1天电力市场清算电价短期预测模型。模型为3层BP神经网络结构,并采用昆士兰州电力市场1998年的电价数据进行了训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

基于PSO训练BP神经网络的短期电价预测

以美国PJM电力市场为背景,利用历史负荷、系统剩余容量百分比和清算电价对未来时段电价的影响来进行短期电价预测,给出了一个发电侧竞价模型中利用PSO训练BP神经网络进行市场出清电价预测的实例。与使用传统BP神经网络预测的方法进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度,并能收敛于全局最优解。     

基于遗传算法优化BP网络的提前一天市场清算电价预测

针对电力市场提前一天市场清算电价预测,考虑历史负荷和历史清算电价对未来时段电价的影响,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP网络的方法,建立了提前一天电力市场清算电价预测模型。并采用澳大利亚昆士兰州电力市场1998年的电价数据分别进行了训练和预测,对结果进行了比较分析。结果表明遗传算法优化BP网络模型具有良好的预测效果。     

基于神经网络的电力市场电价预测

以美国加州电力市场为背景,在分析了市场清算电价（MCP）的影响因素的基础上,采用了一种基于反向传播（BP）网络预测下一日市场清算电价的方法。该方法考虑了系统供求关系、历史负荷、历史电价等对未来时段电价的影响,建立了一个单隐层的神经网络结构。预测模型融合了模糊理论,利用隶属函数对温度（最高温度、平均温度、最低温度）进行了模糊处理,将这些因素作为神经网络的输入量。在负荷高峰时段,往往存在市场外机组的调度和参与者的策略性投标等问题,这些因素共同作用容易造成电价尖峰。建立一个节假日模型来预测节假日的电价。采用美国加州电力市场的历史数据进行了训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例，分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明，CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点，比较适用于短期电价预测。     

基于神经网络的浙江发电市场清算电价预测方法

市场清算电价（MCP）预测是电力市场决策的基础。文中以浙江省电力市场为背景，采用BP神经网络的方法，建立了提前一天的浙江电网发电市场清算电价短期预测模型，并针对不同时段分别建模。此外，根据浙江发电市场的特点，考虑市场外机组出力的影响，从供需出发，提出了竞价空间的概念，并据此设计了神经网络的结构。在线预测结果表明，该方法具有良好的预测效果。     

基于分时段多模型的短期电价预测

基于分时段时间序列多模型的短期电价预测方法对美国PJM电力市场2006年全年电价数据进行分析,预测2007年1月1日到7日的一周内每小时的电价,将全年电价数据按照时段划分为24个子序列(PJM电力市场电价是以小时出清),分别对每个时段的子序列建立不同的模型进行分析,算例的研究结果显示,平均绝对百分误差在10%以内,能够用于电力市场短期电价预测。     

考虑风电并网的分时段短期电价预测

考虑了并网风电量对电价影响,并将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、并网风电量与负荷的比值等影响电价的因素。分别将负荷与历史清算电价,等效负荷与历史清算电价,负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为神经网络的输入因子对市场清算电价进行分时段预测。算例采用丹麦电力市场的历史数据,分别对其2010年并网风电量所占比例较大和较小的日期进行预测,验证了选择负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为预测神经网络的输入变量是恰当的,其预测精度能够满足电力市场实际运行的需要。     

弹性自适应人工鱼群-BP神经网络模型及在短期电价预测中的应用

为了提高短期电价预测精度,分析了人工鱼群算法及其缺点,提出了一种弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA).应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现了BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对贵州电网进行短期电价预测.仿真表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法和人工鱼群-BP神经网络算法,该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.762$/MWh.该混合算法可有效用于电力市场短期电价预测.     

用相似性原理及人工神经网络预测电价

提出了用相似性原理和BP神经网络来预测日前市场出清电价的新方法,该法尤其适用于只能获得有限原始数据的情况。运用相似性原理对人工神经网络的训练模型进行选择,使其有与预测日相似的负荷特征。用选择出的相似训练模式对选定的BP神经网络进行训练,通过BP神经网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阀值,实现对未来24 h市场出清电价的有效预测。对周末和节假日采用了峰值处理步骤后,此方法更加完整。最后以美国宾西法尼亚州、新泽西州和马里兰州公布的2002年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于多因素小波分析的神经网络短期现货电价预测方法

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PJM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。     

分时段短期电价预测

分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一，有利于电价的分析建模，从而提高预测精度，因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准，考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。以小波分析和神经网络作为工具，对不同输入因素和不同预测方法下的电价预测精度进行了研究，并重点比较了基于分时段电价序列的预测方法和基于顺序电价序列的预测方法。算例采用美国新英格兰电力市场历史数据，对其2002年第4季度的电价进行了连续预测。与基于顺序电价序列的预测方法相比，分时段短期电价预测方法能够使平均相对百分比误差下降约3个百分点。     

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构，然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数，最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测，结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于回声状态网络的电力市场电价预测

传统的神经网络算法在电价变化剧烈的情况下,精度较低并且所耗费的时间较长,难以满足电力市场发展的需求。为解决该问题,提出了一种基于回声状态网络(ESN)的短期电价预测方法。所提方法介绍了基于回声状态网络的预测原理,提出了电力市场短期电价的预测机制,包括参数选取、采样数据预处理和ESN训练及预测过程;并分别采用回声状态网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。经过仿真验证,所提出的基于回声状态网络的电价预测具有较好的准确率和可行性。     

基于盲数和神经网络的电价预测模型

利用盲数理论结合经典电价预测方法,在有限的历史电价、负荷及其他相关数据的基础上对电价进行准确预测。首先提出了基于盲数和神经网络市场出清电价预测模型,利用BP神经网络对历史数据进行训练学习,在得到网络学习权重后,结合盲数理论,引用盲数代替实数进行价格预测。算例结果表明,模型消除不确定性因素对预测结果的影响,实际历史电价都很好地落在了预测结果最大置信度的置信区间中,较好地完成了预测任务,证实了设计的可行性和模型的可靠性。     

基于盲数和神经网络的电价预测模型

利用盲数理论结合经典电价预测方法,在有限的历史电价、负荷及其他相关数据的基础上对电价进行准确预测.首先提出了基于盲数和神经网络市场出清电价预测模型,利用BP神经网络对历史数据进行训练学习,在得到网络学习权重后,结合盲数理论,引用盲数代替实数进行价格预测.算例结果表明,模型消除不确定性因素对预测结果的影响,实际历史电价都很好地落在了预测结果最大置信度的置信区间中,较好地完成了预测任务,证实了设计的可行性和模型的可靠性.     

基于多元线性回归算法预测上网清算电价建模的理论研究

针对电力市场环境中发电企业对上网清算电价预测准确度提出的新要求。分析了上网清算电价的影响因素．明确了历史清算电价信息、负荷信息、输电阻塞及市场力等因素对清算电价的影响,提出了利用多元线性回归算法进行上网清算电价预测的模型和算法。     

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。