基于小波-支持向量机的出清电价预测仿真

为了提高电力市场出清电价的预测精度,在分析其形成机理的基础上,根据加州电力市场实际运行的历史出清电价数据对其变化特点进行研究,得出不同时段的出清电价时间序列特性不同,具有不同的变化趋势.提出分时段预测出清电价的思路.采用小波分析和支持向量机工具对出清电价分时段进行预测,利用Matlab进行仿真,结果表明,该模型对系统出清电价的预测精度较高,证明此方法对加州电力市场的电价预测有很好的能力.     

混沌时间序列可预报时间长度分析

摘要：以经典混沌序列——Henon映射序列为例，对不同长度、不同噪声水平的序列进行了预报试验．结果表明：(a)纯净序列，序列越长，预报精度越高，同时预报精度衰减速度随之减慢，并且，当序列足够长时，即使较长预报步长的多步预报，仍可取得相当高的预报精度；(b)含噪声序列，其预报精度随步长的增加迅速地呈指数衰减，并且，序列长度基本上不会对预报时间长度产生影响，但噪声水平对可预报时间长度有一定影响，噪声水平越高，可预报时间长度越短．因此，不明确可预报的标准、不考虑序列长度、噪声水平等因素的影响而简单地以最大Lyapunov指数的倒数定义最大可预报时间长度，是不可取的．同样，根据最大Lyapunov指数推断水文过程的可预报时间长度也是不合适的．     

基于参数调整策略的水电厂长期电量优化分配

基于预测市场出清价,结合双边合同市场、现货市场以及备用市场等多种市场交易结构,建立了水电厂效用最大化长期交易模型.采用AR(1)模型预测市场出清价,风险价值指标则用于度量电价的波动性风险.整个模型由大系统分解协调原理求解,上层子问题给出使整体效益最优的合同流量及各时段的最优分配策略,下层子问题对现货市场与旋转备用市场进行优化分配.通过调整模型参数,能得到不同风险偏好的水电厂面对同一电力双边合同或者同一水电厂对于不同价格双边合同的电量优化分配策略.     

基于小波分解的统计模型对小时风速的预测

为提高小时风速的预测精度,提出了基于小波分解和AR模型的混合模型(WD-AR).模型应用小波分解技术将风速序列进行多层分解,再利用AR模型分别对各分解层的风速序列进行预测,最后将预测结果叠加得到预测值.采用河西地区风速观测数据对模型进行分析验证,结果表明:WD-AR模型预测精度指标R,RMSE和MAP E值分别是0.89,0.36和27%,与AR模型相比有了较大的改善,提高了小时风速的预测精度,说明WD-AR模型具有更好的预测能力.     

内变量参数辨识的灰色电价预测模型

为了改善传统的电价预测灰色模型GM(1,1)的预测精度,提出一种内变量参数辨识的电价预测模型--PSOGM(1,1)模型.首先采用灰色微分方程建立模型内变量(发展系数、灰作用量、背景值权重系数、边值)与预测值之间的非线性内涵表达式,然后采用粒子群算法(PSO)对内变量参数进行辨识,得到问题的最优解,建立PSOGM(1,1)模型.与GM(1,1)模型相比较,PSOGM(1,1)模型具有较快的收敛速度和更好的预测精度.对北欧NORDPOOL电力市场历史电价数据的分析实验表明,PSOGM(1,1)模型的短期电价平均预测精度为94%,较已有的几种典型改进GM(1,1)模型预测精度提高了1%～3%.     

基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析

将负荷预测的思想引入到电力市场的竞争分析中,研究了完全信息下的cournot模型中负荷预测对电力市场竞争的影响.首先建立了竞争模型结构,然后获得没有预测情况下的市场均衡电价,应用博弈论获得负荷预测增量对cournot模型下市场力的影响.最后通过数据仿真获得负荷预测增量与市场均衡电价和发电商收益之间的关系.分析表明：负荷预测精度影响发电商收益、市场均衡电价和市场力.预测误差率在33%以内,预测是有用的.所以提高收益的关键是提高负荷预测精度.     

基于Haar小波与ARIMAX模型进行短期负荷预测

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和ARIMAX模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频序列进行ARIMAX模型构建和预测;最后,将含有电价信息的高、低频负荷预测值进行Haar小波重构,得到负荷序列的预测值。通过实例验证表明,本文采用ARIMAX模型添加的电价信息,弥补了多次预测产生的误差,对短期负荷的预测精度高于传统时间序列方法。     

基于GARCH误差修正的时间序列季节预测模型及应用

针对神经网络、支持向量机等方法对数据样本容量要求较高的问题,以及一般时间序列预测模型对最大负荷等随机因素拟合不足的问题,应用时间序列的季节乘法模型对地区月度最大负荷做预测,并用GARCH模型对预测误差进行修正.用某电网的真实数据作案例,结果表明,误差率仅为2%,预测精度良好.相比修正前的模型,误差率下降0.5%,证明误差修正模型有效.     

基于混沌神经网络的交通事故损失预测

文章应用混沌方法对交通事故损失时间序列进行处理，计算出最大Lyapunov指数，得到最大可预报时间尺度，在此基础上，建立人工神经网络预测混沌时间序列的模型。最后运用该方法对我国交通事故损失进行了预测分析。     

太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型

提出一种太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型.通过最大Lyapunov指数得到太阳黑子数平滑月均值时间序列的最大可预测周期,结果表明太阳黑子数平滑月均值序列的最大可预测周期为42个月.太阳黑子数平滑月均值时间序列中包含着线性与非线性的成分,利用自回归滑动平均模型对线性成分进行预测,将太阳黑子数平滑月均值的实际值与自回归滑动平均模型的预测值作差值得到仅含有非线性成分的残差序列,利用具有良好非线性预测能力的回声状态网络预测残差序列,并通过人工蜂群算法来确定回声状态网络预测模型的最佳参数.将自回归滑动平均模型预测值与回声状态网络预测的残差相加,得到太阳黑子数平滑月均值的最终预测值.通过第23太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值的预测表明提出的预测模型具有较高的预测精度.同时,对第24太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值进行了预测,结果表明第24太阳活动周将在2020年2月结束.     

虚拟股市建模与混沌分析

从证券市场的微观结构入手 ,建立了基于Multi_Agent的股市模型 .计算了模型产生的股价时间序列的Lyapunov指数和关联维 ,并对其进行主分量分析 .对比研究表明 :该模型不仅能产生与真实股市极为相似的股价走势 ,而且其混沌行为与真实股市有深刻的一致性 ,可以通过对此模型的深入研究揭示真实股票市场这类复杂系统的演化规律与运作机理 .     

深圳股票价格指数的功率谱检验

首先对股票指数进行了非趋势化处理,接着对经过非趋化处理后的股票指数数据进行了功率谱检验,其目的在于后续计算股票指数的关联组数和李雅普诺夫指数,以便对股市进行有效的预测和研究。     

证券市场中的混沌分形行为的研究

近几年来,用混沌理论来分析证券市场的变化规律,已经逐渐成为证券市场中非线性研究的热点.股票价格收益率及其波动常常表现为混沌特征,本文提供了一些方法来研究证券市场中的股票价格及其收益率所具有混沌特征.如Lyapunov 指数为正则可以确认系统具有混沌行为,再由混沌吸引子的分形维数分析证券市场运行系统的混沌状态.从而得出我国证券市场运行于混沌状态的有力证据.     

时间序列的非线性测试及其应用

介绍了时间序列的非线性测试的方法,并应用于深圳股票综合指数这一时间序列,计算了它的潜在动力系统的最大李雅普诺夫指数,证明这一潜在系统具有非线性混沌行为．     

基于混沌时序的WTI价格系统预测

针对现代金融理论在描述价格波动行为时和真实市场之间存在着一定的差距问题,为运用混沌时间序列的方法来提取价格序列中蕴含着的动力学信息,并应用到实际预测,采用改进C-C算法消除在求解时间延迟时出现的矛盾,并且在计算Lyapunov这一重要系统特征量的过程中,结合R/S分析的方法,对小数据量法进行改进,用于WTI价格系统的预测.结果表明:该方法与传统方法相比,混沌时间序列预测的精度和可信度得到了提高,在经济预测方面有一定的理论价值和良好的应用前景.     

热虹吸振荡传热过程非线性特征分析

采用Wolf算法编制相应的计算机程序，对由热虹吸传热实验获得的时间序列数据进行了处理。所提取系统的最大Lyapunov指数，定量描述了传热过程的复杂性和非线性特征，是判断热虹吸传热进入混沌的重要准则，也是实现对热虹吸传热过程混沌进行预测和控制的必要参数。最大Lyapunov指数作为定量描述热虹吸传热过程混沌的重要参数，可以更加客观地反映系统内在的非线性本质特征。     

国际干散货运价系统的混沌行为研究

波罗的海干散货运价指数（BDI）被公认为国际干散货市场的晴雨表．站在金融的角度,对国际干散货运价系统的混沌行为进行了研究．利用互信息法和Cao方法分别确定了BDI时间序列最佳延迟时间和最小嵌入维,从而通过BDI时间序列对国际干散货运价系统进行了相空间重构,并利用Rosenstein法求出其最大李雅普诺夫指数（Lyapunov）为正．研究结果表明,国际干散货运价系统具有对初值敏感依赖性、与世界经济相关性．最后本文就国际干散货市场混沌特性的经济含义与应用价值进行了探讨．     

水平管中气固两相流的混沌特征分析

对水平管密相气力输送系统的混沌动力学行为进行了分析,对煤粉浓度信号时间序列的最大Lyapunov指数和关联维数进行了计算。结果表明,系统的最大Lyapunov指数均大于零,这充分说明煤粉在水平管中的密相气力输送存在混沌特征。从密相移动床流区到沉积层流区,混沌吸引子由大变小,关联维数从1．5359减小到1．0764。说明从密相移动床流区到沉积层流区,流体系统运动的混沌程度逐渐减弱。     

可再生能源配额制下电力市场多主体交易决策优化模型

随着可再生能源配额制(RPS)的正式实施,可再生能源参与电力市场的交易规模不断扩大,电力市场上各交易主体在市场中的相互竞争关系将发生重大变化。考虑可再生能源配额制和绿证市场对电力市场的影响,建立电力市场各交易主体最优决策模型,并利用逆向归纳法求出了各市场主体最优交易电量和交易价格;算例分析配额义务不断变化对电力市场交易价格,常规能源发电商、可再生能源发电商和售电商的电力交易量、利润产生的影响。结果表明:随着配额义务的不断增加,常规能源发电商和售电商的收益呈下降趋势,而随着可再生能源发电商的市场占比的不断扩大,将导致电力市场的交易价格上升。