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。     

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BP神经网络的短期市场出清电价预测

在电力市场中,短期市场电价预测的准确与否,对发电厂的竞价决策具有关键性的影响。文章提出应用神经网络算法来模拟预测日前市场出清电价,以获取精确的预测结果,该方法可适用于原始数据有限的情况。利用电力系统历史负荷、历史清算电价、系统的旋转备用等影响因素作为分析因子,分析其对未来时段电力市场价格的影响,并对下一交易时段电价进行预测。以美国加利福尼亚州电力市场为背景,采用BP神经网络算法,应用MATLAB软件编程,建立电力市场清算电价短期预测模型。该模型结构为三层神经网络,通过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阈值,充分发挥BP网络局部搜索能力强的优点,实现对未来24小时市场出清电价的有效预测,并针对美国加州实际电力市场价格数据进行训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

PSO演化神经网络集成的边际电价预测新方法

为了克服神经网络模型结构和参数难以设置,学习算法收敛速度慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化的演化神经网络集成新模型对日前交易电力市场的边际电价进行预测。该模型将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题,首先采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子,通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习,获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成预测模型,然后采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习,并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出。运用此方法对加州日前交易电力市场的边际电价进行了日预测,结果表明其优于三层BP神经网络预测方法。     

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。     

一种基于神经网络的电价预测方法

介绍了发电厂竞价上网辅助决策系统的构成,认为其中最主要的2个模块为成本分析和市场预测,并在出清电价预测方面提出了一种基于神经网络的电价预测方法.     

基于小波变换的边际电价神经网络预测新模型

提出了一种基于小波变换和群智能演化的神经网络集成预测新模型,对日前交易边际电价进行预测.首先利用小波变换将历史边际电价序列分解为高频和低频部分,并分别构造学习样本作为神经网络集成的输入;然后将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题,其寻优过程采用粗-细二阶段学习算法.在第1阶段,采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子,通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习,获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成单元;在第2阶段,采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习,并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出.美国加州日前交易电力市场边际电价预测算例表明,该预测方法可以获得较高的预测精度,且优于BP神经网络方法和ARIMA预测方法.     

Electricity price forecasting using artificial neural networks

Electricity price forecasting in deregulated open power markets using neural networks is presented. Forecasting electricity price is a challenging task for on-line trading and e-commerce. Bidding competition is one of the main transaction approaches after deregulation. Forecasting the hourly market-clearing prices (MCP) in daily power markets is the most essential task and basis for any decision making in order to maximize the benefits. Artificial neural networks are found to be most suitable tool as they can map the complex interdependencies between electricity price, historical load and other factors. The neural network approach is used to predict the market behaviors based on the historical prices, quantities and other information to forecast the future prices and quantities. The basic idea is to use history and other estimated factors in the future to “fit” and “extrapolate” the prices and quantities. A neural network method to forecast the market-clearing prices (MCPs) for day-ahead energy markets is developed. The structure of the neural network is a three-layer back propagation (BP) network. The price forecasting results using the neural network model shows that the electricity price in the deregulated markets is dependent strongly on the trend in load demand and clearing price.     

级联相关的神经网络模型在边际电价预测中的应用

在实际的电力市场运作中，电厂的报价反映了电厂的运行成本和市场供求，决定电厂机组能否上网发电和上网电量。而报价的一个重要指标是预测的系统边际电价。因此，电力市场中的边际电价预测在发电厂的市场化运营中处于重要的地位，特别是对电力供应商的决策有重要意义。文中应用神经网络理论中的级联相关模型对电力系统的边际电价进行预测，优点在于避免了对网络结构的估计，网络在训练的过程中能够自适应地增加隐含节点，同时提出了在训练集中增加特殊数据点以提高预测精度的方法。通过New EnglandISO数据算例预测第2天的24h边际电价说明了这种方法的可行性，并用3层BP神经网络做了对比研究。