基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测

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。     

电力市场短期边际电价的分时重构混沌相空间预测

为了实现高精度的电力市场短期边际电价预测,该文对市场边际电价时间序列数据分时段聚类进行了相空间重构,并分别计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了边际电价分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期边际电价的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力市场短期边际电价预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高.     

利用最佳相似日的光伏电站短期出力预测

提出一种基于最佳相似日的光伏电站短期出力预测方法。该方法利用密度指标确定初始聚类中心优化K-means聚类算法,采用加权欧式距离法获得历史样本的出力水平相似日集,采用相关系数法获得历史样本的曲线形状相似日集,确定预测日出力水平相似日集和曲线形状相似日集,选取两集合的交集样本作为最佳相似日。建立BP神经网络出力预测模型,采用光伏电站的实测数据训练预测模型,对比不同类型天气的预测结果与实测数据,表明论文的预测方法具有较高的预测精度。     

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。     

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。     

基于可信度加权组合的电价波动模式日前预报方法

准确的日前电价预测对电力市场参与者的优化决策具有重要意义。目前,大多数日前电价预测方法并不区分每天电价的波动模式而采用统一模型进行预测,当被预测日的波动模式与历史数据出现较大差异时无法保证预测的准确性。根据不同的日波动模式采用相似历史数据进行分类建模是解决此问题的有效途径,这就需要建立针对历史数据不同波动模式的分类识别模型和针对未来波动模式的日前预报模型。为此,文章提出一种针对分类预测的电价日波动模式日前加权组合预报方法。第一,采用K-means算法对日电价序列进行聚类分析,在分析聚类结果特性的基础上提取反映每日波动模式差异的特征向量,利用支持向量机分类（support vector machine for classification, SVC）方法建立电价数据日波动模式的识别模型;第二,利用多种常规方法建立日前电价预测模型对日前电价进行预测,并将预测结果输入日波动模式识别模型得到对应的模式识别结果;第三,根据多个方法波动模式预测结果对历史数据表现出来的不同精度,设计了基于可信度的组合机制,实现考虑预测准确性的加权组合预测,从而得到最终的日波动模式预测结果。利用美国PJM电力市场电价数据进行的仿真分析表明,提出的日前电价波动模式预测方法能得到较为准确的模式预测结果;利用电价波动模式日前预报进行分类预测的精度相对统一预测有显著提高。     

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测

为了提高电价预测的准确性,提出一种基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测的方法。采用相似搜索原理来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用MATLAB7.0中的神经网络工具来实现该模型。采用澳大利亚维多利亚电力市场2002年1月1日至3月17日共75天数据进行了实验分析,对3月11日～17日的各时段电价进行了预测,通过比较验证了本文方法的有效性。     

基于分时段多模型的短期电价预测

基于分时段时间序列多模型的短期电价预测方法对美国PJM电力市场2006年全年电价数据进行分析,预测2007年1月1日到7日的一周内每小时的电价,将全年电价数据按照时段划分为24个子序列(PJM电力市场电价是以小时出清),分别对每个时段的子序列建立不同的模型进行分析,算例的研究结果显示,平均绝对百分误差在10%以内,能够用于电力市场短期电价预测。     

基于模糊聚类与随机森林的短期负荷预测

针对传统数据挖掘算法(神经网络和支持向量机)进行短期负荷预测容易陷入局部最优,模型难以确定等问题,提出一种模糊聚类技术与随机森林回归算法结合的短期负荷预测方法。基于模糊聚类技术选取相似日的方法,考虑负荷的周期性变化特征,利用样本输入进行样本聚类,选取同类数据作训练样本,建立随机森林负荷预测模型。实例中负荷数据采用安徽省某地的历史负荷,用上述方法对该地区的日24小时负荷进行预测,并与传统的支持向量机和BP神经网络方法进行比较,验证了该方法的有效性。     

基于灰色关联分析和K均值聚类的短期负荷预测

在基于相似日的短期电力负荷预测技术中,相似日的选取影响着负荷预测精度,提出一种基于灰色关联分析(grey relation analysis,GRA)和K均值(K-means)聚类选取相似日的短期负荷预测模型。首先,采用灰色关联分析方法选取相似日粗集,再对相似日粗集的外部因素使用K均值聚类。然后,计算待预测日与聚类中心的欧氏距离,将距离最小一类作为最终相似日集合。最后,利用最终相似日集合训练长短期记忆(long-short term memory, LSTM)神经网络,进行负荷预测。与未采用相似日的LSTM模型和采用传统的灰色关联分析的LSTM模型相比,所提方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了0.911%、0.637%。算例分析表明,采用GRA-K-means选取相似日可以有效提升短期电力负荷的预测精度。     

电价预测的自适应支持向量机方法研究

在电力市场中对电价进行准确的预测无论对于发电商、电力用户还是市场运营者都具有重要的意义,该文突破了传统电价预测方法基于经验风险最小化的局限性,采用数据挖掘技术实现了数据隐含特征的提取,通过判断数据特征进行了核函数的选择,采用遗传算法实现了计算参数的自适应调整,并用相似样本和邻近样本训练支持向量机,对预测结果进行了去噪声合成。利用澳大利亚NSW电力市场的数据进行了验证,单日预测的平均百分比误差(MAPE)为5.85%,明显优于神经网络和单纯支持向量机的预测结果。扩大样本长度进行研究,一周的预测结果表明该方法不但能够有效学习样本信息、去除电价毛刺,并能有效跟踪电价的突变情况,实现了学习适度的优良泛化性预测。     

电价预测的自适应支持向量机方法研究

在电力市场中对电价进行准确的预测无论对于发电商、电力用户还是市场运营者都具有重要的意义,该文突破了传统电价预测方法基于经验风险最小化的局限性,采用数据挖掘技术实现了数据隐含特征的提取,通过判断数据特征进行了核函数的选择,采用遗传算法实现了计算参数的自适应调整,并用相似样本和邻近样本训练支持向量机,对预测结果进行了去噪声合成.利用澳大利亚NSW电力市场的数据进行了验证,单日预测的平均百分比误差(MAPE)为5.85%,明显优于神经网络和单纯支持向量机的预测结果.扩大样本长度进行研究,一周的预测结果表明该方法不但能够有效学习样本信息.去除电价毛刺,并能有效跟踪电价的突变情况,实现了学习适度的优良泛化性预测.     

基于最大信息系数相关性分析和改进多层级门控LSTM的短期电价预测方法

为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。     

基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例，分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明，CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点，比较适用于短期电价预测。     

基于深度信念网络的日前电价预测

随着我国电力体制改革的不断深入,电力市场建设取得重大进展.电价是电力市场的关键影响因素,每个参与者都基于电价进行电力交易.因此,提高电价预测的精度对于电力市场中每个参与者而言都十分重要.采用单层神经网络预测的预测精度有限.为此,根据机器学习在预测方面展示出的精准度,采用深度信念网络的方法对日前电价进行预测.在算例部分,...     

基于神经网络的短期电价预测

利用系统旋转备用、历史负荷和清算电价对未来时段电价的影响来进行电价预测。以澳大利亚昆士兰州电力市场为背景,采用神经网络的方法,建立了提前1天电力市场清算电价短期预测模型。模型为3层BP神经网络结构,并采用昆士兰州电力市场1998年的电价数据进行了训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

基于PAM和ELM的电力短期负荷预测相似日选取算法

为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度,提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析,对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日,以相似日的特征变量为依据分别求取每个相似日的权重,累加求和作为负荷的预测值。将预测值与实际值进行比对,结果表明该算法精度和效率均优于传统的前馈神经网络算法。     

一种用于短期电价预测的分时段时间序列传递函数模型

在电力市场环境下,准确的价格预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要信息。本文提出了一种基于时间序列法的分时段传递函数模型来预测短期电价,该模型考虑了负荷因素对电价的影响,同时利用累积式自回归滑动平均模型（ARIMA）对电价序列和负荷序列的非平稳性进行处理,并且对一天24个小时时段分别建立了预测模型。采用加州历史电价数据进行算例研究,结果表明,利用本文模型进行电价预测能够提高预测的准确性。     

一种用于短期电价预测的分时段时间序列传递函数模型

在电力市场环境下,准确的价格预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要信息.本文提出了一种基于时间序列法的分时段传递函数模型来预测短期电价,该模型考虑了负荷因素对电价的影响,同时利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)对电价序列和负荷序列的非平稳性进行处理,并且对一天24个小时时段分别建立了预测模型.采用加州历史电价数据进行算例研究,结果表明,利用本文模型进行电价预测能够提高预测的准确性.