基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法

电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期.作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果.为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的.     

基于深度信念网络的日前电价预测

随着我国电力体制改革的不断深入,电力市场建设取得重大进展。电价是电力市场的关键影响因素,每个参与者都基于电价进行电力交易。因此,提高电价预测的精度对于电力市场中每个参与者而言都十分重要。采用单层神经网络预测的预测精度有限。为此,根据机器学习在预测方面展示出的精准度,采用深度信念网络的方法对日前电价进行预测。在算例部分,采用美国PJM电力市场的真实数据进行仿真预测,并与其他神经网络的预测模型进行比较。算例结果表明,采用的深度信念网络模型的预测精度更高,使用深度信念网络可以为我国售电公司进行电价预测提供一种有效的方法。     

基于Attention-GRU的短期电价预测

通过分析得出电价与负荷具有相关性,因此在电价预测模型中需要考虑实时负荷的影响。在此基础上针对前馈神经网络不能处理时序数据的缺陷与LSTM神经网络预测速度慢的问题,提出了一种基于Attention-GRU (Attention gated recurrent unit, Attention-GRU)的实时负荷条件下短期电价预测模型。该模型充分利用电价的时序特性,并采用Attention机制突出了对电价预测起关键性作用的输入特征。以美国PJM电力市场实时数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,验证了该方法具有更高的预测精度;与LSTM神经网络相比具有更快的预测速度。     

基于小波分解和相同尺度序列的神经网络短期电价预测

基于小波分解的短期电价预测主要是对电价样本分解后的各个子序列进行预测,并重构各个预测结果得到最终预测电价。在这一基础上,对电价和负荷样本进行多分辨率小波分解至2尺度,然后剔除噪声信号,再将其中相同制度的电价和负荷子序列相结合,并根据该尺度的时频特征设计建立神经网络模型进行预测,最后将各个子序列的预测结果重构得到预测电价。在算例分析中采用PJM市场2007年3月至2008年2月的数据,并通过绘制误差持续曲线,测试对比本文提出的预测方法和其他预测模型,证明了该方法的有效性和可行性。     

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。     

电力市场短期电价预测方法综述

电价预测对电力市场参与者正确的投资决策起到了关键作用。本文阐述了短期电价预测的各种方法,指出了各种方法的优缺点,提出了一些提高预测精度的改进措施,并指出了电价预测方法发展的方向。     

电力市场短期电价预测方法综述

电价预测对电力市场参与者正确的投资决策起到了关键作用.本文阐述了短期电价预测的各种方法,指出了各种方法的优缺点,提出了一些提高预测精度的改进措施,并指出了电价预测方法发展的方向.     

基于小波包分解和改进差分算法的神经网络短期风速预测方法

风速预测在风电场的智能管理和安全并网中起着至关重要的作用,针对风速预测固有的波动性、间歇性和非线性等特点,以及常规BP神经网络和差分算法神经网络均存在容易陷入局部最优导致收敛过早、泛化能力不足等缺陷,提出一种综合WPD和IDE算法的短期风速预测神经网络方法。该方法首先利用WPD将风速的时间序列分解成多种不同频率的子序列,然后采用IDE算法优化后的神经网络对小波包分解后的每个不同频率的子序列进行单步预测,最后将预测后的各个子序列进行叠加,得出最终预测结果。为验证所提方法的有效性,将其分别与采用混合小波分解的BP神经网络风速预测方法和混合小波分解的差分算法风速预测神经网络方法进行对比,对某地区的实际风速数据进行实验仿真,结果表明,所提方法的预测精度明显优于其他算法。     

基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。     

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。     

考虑多重周期性的短期电价预测

考虑到电价各时段变化以及周末与工作日变化的差异,提出了区分周末的分时段短期电价预测模型。该模型首先将各日中同一时段的电价形成该时段的电价序列,再将各时段电价序列分为工作日电价序列和周末电价序列。这样形成了多个消除了日周期性和星期周期性的子电价序列,分别对各子电价序列进行预测以得到预测日电价。采用基于小波分析的广义回归神经网络对这些子电价序列分别进行提前一天的预测,各子电价序列的预测电价就形成了下一天的预测电价。采用该方法对西班牙电力市场电价进行了长时间的连续预测,并与已有的预测方法进行了详细的比较分析,研究表明该方法能够提供更准确的预测电价。     

利用多因素小波变换和多变量时间序列模型的日前电价预测

电力市场中,市场出清电价具有较强的波动性、周期性和随机性,实践证明单一的电价预测模型很难提高预测精度。针对该问题,提出一种基于多因素小波变换和多变量时间序列模型的日前电价预测方法。利用小波变换将历史电价序列和负荷序列分解和重构成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷。用概貌电价和概貌负荷作变量建立多元时间序列模型,预测未来概貌电价;用单变量时间序列模型预测未来细节电价。将概貌电价和细节电价的预测结果求和作为最终的预测电价。采用上述方法对美国加州电力市场日前电价进行预测,并与对比模型进行了详细的比较分析,结果表明该方法能够提供更准确的预测电价。     

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。     

小波神经网络预测电价的新改进

预测市场边际电价对于电力市场的参与者有十分重要的意义.该文首先分析了BP神经网络在电价预测方面的优劣势,然后基于小波分析,即用母小波取代Sigmoid函数建立了小波神经网络的电价预测模型,并用遗传算法优化神经网络的拓扑结构和各权重系数,从而避免BP神经网络的预测电价陷入局部极小值.实际计算表明,改进后的预测模型有效地提...     

基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测

由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。     

基于动态计量经济学模型的短期电价预测

电力市场中的电价受众多因素影响,单变量时间序列法已很难提高短期电价的预测精度。针对该问题,文中运用时间序列模型的动态计量方法来预测短期电价。首先建立电价和电量的一般自回归分布滞后模型;然后对电价和电量的时间序列数据进行预处理;在通过平稳性和协整性检验后,建立误差修正模型,最终由Eviews 5.0估计出模型的参数。利用此模型对澳大利亚新南威尔士州电力市场的短期电价进行预测,结果表明此模型具有较高的预测精度。     

基于多智能体的短期电价智能预测方法

短期电价预测的准确性和稳定性对电力竞价决策具有重要作用。针对目前短期电价预测方法的局限性,提出并建立了一种基于多智能体的智能化短期电价预测方法。按照智能预测和组合预测的思想,实现了各类预测模型的智能选择、定量与定性方法的有机整合,并重点研究了知识库的构建及基于多智能体的预测流程。仿真试验结果表明,与常规预测方法相比,该方法的准确性和稳定性均得到了提高。     

基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测

文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。     

基于小波包分解与循环神经网络的综合能源系统短期负荷预测

文章提出了基于小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与循环神经网络的电冷热综合能源短期负荷预测方法。利用能够突出负荷细节特征的小波包对电冷热负荷进行频段分解,分析每一频段中电冷热负荷的互相关性。为体现每一频段中电冷热负荷的互相关性对预测结果的影响,将频段中互相关性较强的负荷类型放入同一处理负荷自相关性的循环神经网络模型中进行预测;频段中互相关性较弱的负荷类型则单独进行预测。与直接将电冷热负荷放入同一个循环神经网络进行预测相比,以及与将电冷热负荷通过同一个反向传播神经网络进行预测相比,所提方法考虑了综合能源在不同频段内电冷热负荷的互相关性和电冷热负荷本身的自相关性,能够有效降低负荷预测的平均绝对百分比误差。