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电力系统负荷预测与电价预测 被引量：14
1
作者 周佃民 赖菲 +2 位作者 刘亚安 王庆 刘云国 《继电器》 CSCD 2000年第10期31-33,共3页
讨论了电力系统负荷预测与电价预测的特点 ,并且对二者之间的异同点进行了说明和分析 ,对电价预测的意义及方法进行了初步的探讨。
关键词 电力系统 负荷预测 电价预测 电力市场 电力企业
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电力市场电价预测方法综述 被引量：30
2
作者 陈思杰 周浩 《继电器》 CSCD 北大核心 2006年第11期54-60,共7页
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。阐述了电力市场电价预测问题的特点、内容和方法,分析和比较了短期预测和中长期预测的各种方法,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... 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。阐述了电力市场电价预测问题的特点、内容和方法,分析和比较了短期预测和中长期预测的各种方法,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,并对电价预测中的一些关键问题进行了分析探讨。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 神经网络 小波分析 遗传算法 模糊推理
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基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略 被引量：36
3
作者 艾欣 周志宇 +2 位作者 魏妍萍 张宏志 李乐 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期26-31,104,共7页
研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基... 研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。 展开更多
关键词 可转移负荷 电价预测 日前市场 实时市场 自回归积分滑动平均模型
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基于最小二乘支持向量机的系统边际电价预测 被引量：20
4
作者 贾嵘 蔡振华 康睿 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期145-148,共4页
系统边际电价是电力工业改革的关键因素之一,是电力市场的杠杆和核心内容。为克服神经网络预测法易陷入局部极小,隐层数不易确定,训练速度慢等问题,提出一种基于相似搜索和最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法,该方法对相似搜索... 系统边际电价是电力工业改革的关键因素之一,是电力市场的杠杆和核心内容。为克服神经网络预测法易陷入局部极小,隐层数不易确定,训练速度慢等问题,提出一种基于相似搜索和最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法,该方法对相似搜索得到的相似日的负荷—电价数据用最小二乘支持向量机建立电价预测模型,同时利用网格搜索和交叉验证自动选取最小二乘支持向量机相关参数。用美国加州电力市场的真实数据做实例验证结果表明该方法可有效提高预测精度。 展开更多
关键词 系统边际电价 电价预测 相似搜索 最小二乘支持向量机 网格搜索 交叉验证
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基于GARCH误差校正的遗传支持向量机日前电价预测 被引量：18
5
作者 刘达 牛东晓 +1 位作者 邢棉 聂巧平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期31-34,58,共5页
针对时间序列预测和智能算法预测各自的侧重点不同,结合两者优点对日前市场电价进行预测。首先建立支持向量机(SVM)模型对单一时点电价进行预测,将遗传算法(GA)嵌入SVM模型中来保证SVM参数选择最优。针对SVM-GA模型训练误差和测试误差... 针对时间序列预测和智能算法预测各自的侧重点不同,结合两者优点对日前市场电价进行预测。首先建立支持向量机(SVM)模型对单一时点电价进行预测,将遗传算法(GA)嵌入SVM模型中来保证SVM参数选择最优。针对SVM-GA模型训练误差和测试误差存在一定的相关性和条件异方差性,采用广义自回归条件异方差(GARCH)模型对误差序列进行拟合。然后利用拟合好的GARCH模型对SVM-GA模型预测误差进行预测,最后根据GARCH预测结果对SVM-GA模型预测进行校正。用该方法对美国PJM电力市场2005年8月份日前电价进行连续预测,总体平均误差仅8.19%,比普通方法误差减少了将近4个百分点。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 支持向量机 遗传算法 GARCH模型
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基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测 被引量：8
6
作者 李邦云 袁贵川 丁晓群 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期42-45,共4页
在电力市场环境下,进行准确的电价预测对市场中的各参与者有极其重要的意义。提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和加权回归技术的短期电价预测方法,该方法简单、方便,对临近日和相似搜索所得到的相似日的负荷-电价数据用加权回归进... 在电力市场环境下,进行准确的电价预测对市场中的各参与者有极其重要的意义。提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和加权回归技术的短期电价预测方法,该方法简单、方便,对临近日和相似搜索所得到的相似日的负荷-电价数据用加权回归进行电价预测。最后用美国加州电能交易所(CalPX)公布的真实数据得到的预测结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 相似搜索 数据挖掘
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基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测 被引量：18
7
作者 吉兴全 曾若梅 +3 位作者 张玉敏 宋峰 孙鹏凯 赵国航 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期125-132,共8页
短期电价预测结果的准确性对存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义。为提高在电价跳跃点和尖峰点的预测精度及预测效率,针对多因素融合影响的电价序列与其影响因素间隐含的非线性关系,提出了一种基于ATT-CNN-LSTM的短期电价预测方... 短期电价预测结果的准确性对存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义。为提高在电价跳跃点和尖峰点的预测精度及预测效率,针对多因素融合影响的电价序列与其影响因素间隐含的非线性关系,提出了一种基于ATT-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,采用灰色关联度分析法分析负荷因素与电价之间的关联程度,筛选出关联度较高的数据作为最优模型输入。其次,通过注意力机制(Attention,ATT)自适应分配输入数据的权重,以权重大小区分强弱特征数据。再利用卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)对数据集进行二次特征提取及降维处理,优化输入长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)中的数据,从而提升LSTM网络的预测精度与训练速度。对澳大利亚电力市场的实测数据进行算例分析,通过与其他主流算法对比,验证了所提方法具有更高的预测精度和计算效率。 展开更多
关键词 注意力机制 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 电价预测 灰色关联度分析
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大用户模糊优化购电组合策略的研究 被引量：14
8
作者 郑雅楠 李庚银 周明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期98-104,共7页
随着用户侧电力市场的开放,大用户允许在现货市场、长期合约市场和自备电厂中选择购电。面对这种市场角色的转变,综合考虑现货市场和长期合约市场电价的相关性,采用多变量灰色模型(multi-variablegre ymodel,MGM)(1,n),对现货市场和长... 随着用户侧电力市场的开放,大用户允许在现货市场、长期合约市场和自备电厂中选择购电。面对这种市场角色的转变,综合考虑现货市场和长期合约市场电价的相关性,采用多变量灰色模型(multi-variablegre ymodel,MGM)(1,n),对现货市场和长期合约市场电价进行长期综合预测;在预测电价的基础上,运用模糊优化的方法,按照用户给定的期望目标及容差,建立了线性隶属函数的均值–风险价值(valueatrisk,VaR)最优购电组合模型。算例表明:电价的综合预测体现了现货市场和长期合约市场的相关性,预测精度更高;购电组合的模糊优化模型保证了用户兼顾电价和风险,更能满足用户的期望。 展开更多
关键词 电力市场 大用户直购电 电价预测 多变量灰色预测模型:购电组合策略 均值一VaR 模糊优化
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基于粒子群-BP神经网络算法的电价预测 被引量：12
9
作者 李娜 李郁侠 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期102-105,共4页
为了解决现有电价预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部最小值和收敛速度慢等问题,在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,... 为了解决现有电价预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部最小值和收敛速度慢等问题,在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,建立了粒子群-BP神经网络模型.与传统BP神经网络、粒子群广义神经网络相比,该方法收敛速度快、所需历史数据少、预报精度高,可用于电力系统的短期电价预测. 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 粒子群算法 BP神经网络
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基于时间序列ARMAX模型的短期电价预测方法 被引量：10
10
作者 王瑞庆 王晛 李渝曾 《华东电力》 北大核心 2009年第5期727-730,共4页
电力市场环境下,准确的电价预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要的参考信息。在对美国PJM电力市场日前电价的各种影响因素和波动规律综合分析的基础上,建立了一个基于ARMAX考虑负荷与电价之间非线性关系的短期电价预测模型。... 电力市场环境下,准确的电价预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要的参考信息。在对美国PJM电力市场日前电价的各种影响因素和波动规律综合分析的基础上,建立了一个基于ARMAX考虑负荷与电价之间非线性关系的短期电价预测模型。对PJM电力市场2008年1月到4月的历史数据的算例研究表明,该方法能够准确反映电价的变化规律,具有较高的预测准确性。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 ARMAX模型 时间序列分析
原文传递
基于混合自回归滑动平均潜周期模型的短期电价预测 被引量：10
11
作者 曾勇红 王锡凡 冯宗建 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期184-188,共5页
应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型,采用一种简单的周期图检测方法计算电价序列的周期特征参数.为了计及历史信息对当前状态的影响,采用自... 应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型,采用一种简单的周期图检测方法计算电价序列的周期特征参数.为了计及历史信息对当前状态的影响,采用自回归滑动平均模型拟合残差随机分量,采用赤池信息准则确定模型的阶数,参数则由矩估计得到.该模型不要求预先假设电价序列的周期尺度,周期的个数和大小由模型计算确定,方法简单.采用美国宾夕法尼亚、新泽西、马里兰电力市场的实际电价数据对模型进行了检验,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 潜周期 电价预测 自回归滑动平均模型
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含误差校正的粒子群优化GM(1,2)短期电价预测方法 被引量：8
12
作者 王瑞庆 李渝曾 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第13期41-45,52,共6页
在对电力市场现货电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种含预测误差校正的粒子群优化GM(1,2)短期电价预测方法。该方法对采用滑动平均法处理后的电价序列建立基于粒子群优化灰色背景值的GM(1,2)模型,利用时间序列分析的ARMA方法对... 在对电力市场现货电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种含预测误差校正的粒子群优化GM(1,2)短期电价预测方法。该方法对采用滑动平均法处理后的电价序列建立基于粒子群优化灰色背景值的GM(1,2)模型,利用时间序列分析的ARMA方法对灰色残差序列建立ARMA预测模型,并用ARMA模型的预测值修正GM(1,2)模型的预测结果。对PJM电力市场历史数据的算例分析表明,相对于传统GM(1,2)模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订竞价策略的需要。 展开更多
关键词 电价预测 粒子群优化算法 GM(1 2)模型 时间序列分析
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基于图数据分割的子图集成学习方法及在电价预测领域的应用 被引量：3
13
作者 杨家俊 余涛 +3 位作者 余盛灿 陈鑫沛 吴毓峰 卢冠华 《电力信息与通信技术》 2023年第8期59-67,共9页
目前的日前电价预测模型往往在欧式空间下进行建模,而许多研究表明图神经网络技术在各领域都具有优良的性能,但存在难以叠加多层以及鲁棒性不强等问题,因此,为进一步提升电价预测精度及图神经网络算法性能,提出基于图数据分割的子图集... 目前的日前电价预测模型往往在欧式空间下进行建模,而许多研究表明图神经网络技术在各领域都具有优良的性能,但存在难以叠加多层以及鲁棒性不强等问题,因此,为进一步提升电价预测精度及图神经网络算法性能,提出基于图数据分割的子图集成学习方法,算法首先通过对区域电价多源信息进行图数据建模,形成具有边信息和节点信息的电价图数据,然后借鉴集成学习的思想,通过将电价图数据进行分割,形成多个子图数据,利用图卷积对每个子图进行图学习,最后将每个子图学习结果进行聚合,形成一层多子图学习层,所提方法适用于不同的图卷积核以及不同的下游任务场景,最后为日前电价预测任务构建预测模型。利用美国电力市场的运营数据进行算例分析,通过与对照算法对比及不同的图卷积核对比,证明所提算法具有更好的预测精准度。 展开更多
关键词 图神经网络 图数据分割 集成学习 子图分解 子图聚合 电价预测
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小波分析和考虑外生变量的广义自回归条件异方差模型在电价预测中的应用 被引量：6
14
作者 刘达 王尔康 牛东晓 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期99-104,共6页
电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔... 电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔除细节分量所反映的电价的随机波动影响。建立考虑异方差的广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对概貌序列建模,并在GARCH模型中加入外生变量形成GARCHX模型,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响的缺陷。对美国PJM电力市场的实例研究表明,所建立的W-GARCHX模型比传统时间序列模型的预测精度有明显提高。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 小波分析 广义自回归条件 异方差(GARCH) 自回归移动平均(ARMA)
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一种改进麻雀搜索算法的收敛性分析及应用
15
作者 郭庆辉 李媛 杨东升 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2502-2510,共9页
针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法.首先,采用佳点集策略对麻雀种群初始化,增加种群多样性,提高算法的收敛速度和精度;其次,采用黄金正弦策略优化发现者位置更新过程,进一步平衡算法的全局... 针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法.首先,采用佳点集策略对麻雀种群初始化,增加种群多样性,提高算法的收敛速度和精度;其次,采用黄金正弦策略优化发现者位置更新过程,进一步平衡算法的全局探索与局部开发能力;最后,采用Levy飞行策略优化跟随者位置更新过程,扩大其搜索空间,改善易陷入局部最优的问题.通过建立马尔科夫链模型从理论角度证明改进算法的收敛性,并选取5个标准测试函数与其他经典群智能优化算法从仿真实验角度验证改进算法的有效性.利用改进算法对变分模态分解参数和回声状态网络参数进行优化,搭建ISSA-VMD-ESN模型并应用到短期电价预测中,通过仿真实验进一步验证了改进算法的优越性. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 佳点集 黄金正弦策略 Levy飞行 收敛性分析 电价预测
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一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法
16
作者 郭雪丽 华大鹏 +6 位作者 包鹏宇 李婷婷 姚楠 曹艳 王莹 张天东 胡钋 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期35-43,共9页
为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,通过研究变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与电价影响因素的相关影响程度,并引入最大信息系数(MIC)构建VMD... 为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,通过研究变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与电价影响因素的相关影响程度,并引入最大信息系数(MIC)构建VMD参数优化模型;然后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络对VMD分解得到的各模态分量进行预测。同时,根据深度可分离卷积结合电价时间规律,在CNN卷积部分构建多尺度的卷积特征提取结构,并利用粒子群优化算法优化包括CNN卷积层数量、CNN卷积神经元数量、LSTM隐藏层数量、LSTM记忆时间以及全连接层数等在内的参数,从而实现模型预测准确性和稳定性的提升。最后,对澳洲电力市场日前电价进行分析预测并与对照算法对比,结果表明该文算法具有更高的精度和更好的稳定性。 展开更多
关键词 电价预测 变分模态分解 粒子群优化算法 卷积神经网络 长短时间记忆神经网络
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基于有偏t分布ARMAX模型的短期电价预测 被引量：6
17
作者 王瑞庆 季文天 《电网与清洁能源》 2011年第2期19-23,27,共6页
基于正态分布假设的时间序列分析模型不能有效地处理电价的有偏厚尾性,在对电力市场现货电价的影响因素和波动规律综合分析的基础上,提出了一种基于有偏学生t分布ARMAX模型的短期电价预测方法。该方法可同时考虑电价分布的有偏厚尾性、... 基于正态分布假设的时间序列分析模型不能有效地处理电价的有偏厚尾性,在对电力市场现货电价的影响因素和波动规律综合分析的基础上,提出了一种基于有偏学生t分布ARMAX模型的短期电价预测方法。该方法可同时考虑电价分布的有偏厚尾性、多重周期性及其与负荷之间的非线性相关性。对PJM电力市场历史数据的算例研究表明,该方法计算量小,待估参数少。 展开更多
关键词 电价预测 ARMAX模型 有偏t分布 有偏厚尾
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基于混合人工神经网络的电力市场短期电价研究与分析 被引量：1
18
作者 马会领 曲尧 王星凯 《自动化与仪器仪表》 2023年第8期250-256,共7页
由于电力市场价格的不确定性,供需侧管理在电力市场中遇到了许多困难。电力供应商可以通过了解电力市场价格变化的信息,在短期预测其合理报价时获得更多优势。因此,近年来,电力市场对价格预测的研究变得更加重要。根据预测框架,预测技... 由于电力市场价格的不确定性,供需侧管理在电力市场中遇到了许多困难。电力供应商可以通过了解电力市场价格变化的信息,在短期预测其合理报价时获得更多优势。因此,近年来,电力市场对价格预测的研究变得更加重要。根据预测框架,预测技术可分为三类,即统计模型、时间序列方法和基于人工智能(AI)的方法。因此,为解决上述问题,提出一种基于混合人工神经网络的短期电价预测混合方法。同时,本研究开发了一种基于互信息(MI)和神经网络(NN)相结合的特征选择技术,用于选择输入变量子集,这些子集对电价预测具有重要影响。通过结合人工协同搜索算法(ACS)和人工神经网络(ANN)进行,进一步提高了预测的精度。通过比较所提出的混合预测方法与混合SVM和混合ANN方法的相关性和精度,并通过粒子群优化(PSO)CSA算法对混合SVM和混合ANN方法的参数进行了优化。开发的ANN-ACS模型在电力市场具有鲁棒性。在电价预测的情况下,它提供了比其他AI方法更高的预测精度和简单性,在冬季、春季、夏季和秋季的MAPE值分别为4.58%、1.2%、2.62%和3.79%。 展开更多
关键词 人工神经网络 电力市场 电价预测 互信息 向量机
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基于AdaBoost的短期边际电价预测模型 被引量：4
19
作者 张俊玮 史文彬 +1 位作者 欧家祥 丁超 《计算机与数字工程》 2020年第2期442-446,473,共6页
在电力系统中,系统边际电价(SMP)反映了电力市场中电力商品短期供求关系,是电力市场的经济纽带,对电力的市场营销起重要作用。传统的单一预测算法模型对短期边际电价的预测存在误差大、泛化能力低等缺点,因此论文提出了基于AdaBoost的... 在电力系统中,系统边际电价(SMP)反映了电力市场中电力商品短期供求关系,是电力市场的经济纽带,对电力的市场营销起重要作用。传统的单一预测算法模型对短期边际电价的预测存在误差大、泛化能力低等缺点,因此论文提出了基于AdaBoost的短期边际电价预测集成学习算法。论文分析了影响短期边际电价的主要因素,基于集成学习的AdaBoost算法对短期边际电价预测问题进行建模。通过系统边际电价测试数据验证模型,和SVM以及BP神经网络作对比,AdaBoost算法的准确率明显优于传统模型SVM和BP神经网络,在电力市场中具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 电力系统 电价预测 系统边际电价 ADABOOST 市场电价营销
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基于多维精益管理的电价预测与电费风险控制分析研究 被引量：4
20
作者 王俊秀 戴泽宇 《电工技术》 2021年第16期135-136,145,共3页
随着电力系统电价改革的深化以及多维精益管理体系变革力度的不断加大,电网企业需要对购售电策略进行优化,促进电力资源大范围优化配置,提高经营水平。在多维精益管理的体系下,构建了电价预测与电费风险控制分析模型,并结合不同影响因... 随着电力系统电价改革的深化以及多维精益管理体系变革力度的不断加大,电网企业需要对购售电策略进行优化,促进电力资源大范围优化配置,提高经营水平。在多维精益管理的体系下,构建了电价预测与电费风险控制分析模型,并结合不同影响因素对电量电费预测的影响情况进行有效分析,最后以实例验证算法,证明提出的基于多维精益管理的电价预测模型的实际效果,相比较传统人工预测的方法,不但精准度高,而且大大减少了人工工作量,具有一定社会效益。 展开更多
关键词 多维精益管理 电价预测 电费控制 人工预测
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