基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测

系统边际电价是电力市场的核心因素。为了减少样本数据中孤立点对回归性能的影响，将模糊隶属度的概念引入到最小二乘支持向量机中。同时采用网格搜索和交叉验证的方法寻找最佳参数组合，使算法性能达到最佳。以美国加州电力市场的实际数据作计算实例，分别采用标准三层BP神经网络和模糊最小二乘支持向量机进行系统边际电价预测，结果表明该方法有效提高了预测精度。