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基于相似搜索和神经网络的日前市场边际电价预测
引用本文:李郁侠,石晓俊,赵军科,段凌剑,高福荣. 基于相似搜索和神经网络的日前市场边际电价预测[J]. 水力发电学报, 2006, 25(1): 6-9
作者姓名:李郁侠  石晓俊  赵军科  段凌剑  高福荣
作者单位:西安理工大学水利水电学院,陕西,西安,710048;南桠河流域水电开发总公司,四川,成都,610061
摘    要:为了对电力市场次日系统边际电价(SMP)进行准确预测,本文根据数据挖掘中的相似搜索理论和人工神经网络(ANN)工具建立了预测模型,其中相似搜索用来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用Matlab6.5中的神经网络工具实现该模型。采用美国加州电力市场的历史数据进行实例计算,证明该方法对工作日SMP的预测效果较好,也证明了选择与预测日负荷相似或邻近日的历史数据进行网络训练方法的有效性。

关 键 词:电力市场  边际电价  相似搜索  神经网络
收稿时间:2004-06-28
修稿时间:2004-06-28

SMP forecast based on analogue search and ANN in day-ahead market
LI Yuxia,SHI Xiaojun,ZHAO Junke,DUAN Lingjian,GAO Furong. SMP forecast based on analogue search and ANN in day-ahead market[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2006, 25(1): 6-9
Authors:LI Yuxia  SHI Xiaojun  ZHAO Junke  DUAN Lingjian  GAO Furong
Abstract:For forecasting the next-day SMP of electric power market exactly,a mathematical model based on analogue search and artificial neural network(ANN) is developed and realized by the neural network toolbar in Matalab 6.5.The example of forecasting SMP by using California electricity market data shows that this method is valid.
Keywords:electric power market  system marginal price(SMP)  analogue searching  artificial neural network(ANN)
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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