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PSO优化GM(1,1)幂—神经网络模型在短期电价预测中的应用

刘玉胜  
【摘要】:电价是反映电力市场运营状况,评价市场竞争效率的核心指标,是电力市场决策的基础。电价预测对引导投资、自发配置市场资源、实现电力供求基本平衡、满足各项服务目标具有重要意义。较为准确的短期电价预测即有助于发电商为获得最大利润提供最优报价策略的选择,又使购电方的动态成本控制成为可能,同时还为监管部门的实时监管提供了重要的科学依据,保证电力市场的正常运行。 本文先简单介绍了电价预测并列举了现有文献的几种主要电价预测方法。有统计学方法、神经网络法、市场模拟法、灰色系统理论、组合预测方法等。再在分析现有方法的基础上,着重研究了粒子群优化GM(1,1)幂-BP神经网络的组合预测模型。 本文的主要成果如下: 1、从实际出发,按照电价数据的特点先对电价做分时段处理,在各分时段中利用一元线性回归模型拟合该时段中已知电价并对未知电价进行预测; 2、将线性回归产生电价与原始电价数据进行比较,剔除线性项; 3、利用GM(1,1)幂模型和BP神经网络都适用于处理非线性问题的特点,构造GM(1,1)幂-神经网络模型并用粒子群优化算法优化GM(1,1)幂模型的幂指数和GM(1,1)幂模型与神经网络的组合系数,建立PSO优化GM(1,1)幂-神经网络模型; 4、最后应用PSO优化GM(1,1)幂-神经网络模型预测电价,加入被剔除的线性项,得到所求预测电价。 5、采用澳大利亚新南威尔士州电力市场历史数据,对其2009年2月份的电价利用PSO优化GM(1,1)幂-神经网络模型预测电价,得到平均绝对值相对误差为19.1261%.


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