電力市場(chǎng)下短期電力價(jià)格分析與預(yù)測(cè)研究.pdf

1、在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，電價(jià)是整個(gè)電力市場(chǎng)的核心。準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)不僅有助于發(fā)電企業(yè)構(gòu)造最優(yōu)的報(bào)價(jià)策略、實(shí)現(xiàn)自身利益最大化，而且有助于用戶降低使用成本，減少浪費(fèi)。因此，電價(jià)的分析與預(yù)測(cè)是電力市場(chǎng)中一個(gè)非常重要的研究課題。目前已提出多種電價(jià)預(yù)測(cè)方法，主要有時(shí)間序列法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。由于電價(jià)受到眾多因素的影響，表現(xiàn)出較大的波動(dòng)性，因此，電價(jià)預(yù)測(cè)難度非常大，其預(yù)測(cè)方法和預(yù)測(cè)精度有待進(jìn)一步改善和提高。
　　 本文針對(duì)短期日前電價(jià)的分析和預(yù)測(cè)展開(kāi)

2、研究：
　　 首先，本文簡(jiǎn)要介紹了電力工業(yè)改革歷史，闡述了電價(jià)預(yù)測(cè)的意義，總結(jié)了已有電價(jià)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)；然后，對(duì)電價(jià)的影響因素和電價(jià)的特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析和實(shí)例驗(yàn)證；其次，分別采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)對(duì)電價(jià)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，并比較了兩者的預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)果表明采用最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)精度高于采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測(cè)精度；最后，本文在電價(jià)時(shí)間序列的特點(diǎn)基礎(chǔ)上，結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)算法，提出一種基于時(shí)間序列分解的

3、短期電價(jià)預(yù)測(cè)方法。
　　 該方法首先將電價(jià)分解成工作日電價(jià)和周末電價(jià)兩個(gè)時(shí)間序列，并且通過(guò)移動(dòng)平均法和離散傅里葉變換，分別將這兩個(gè)時(shí)間序列分成趨勢(shì)分量、周期分量和隨機(jī)分量三個(gè)組成部分；然后，根據(jù)三個(gè)分量各自的特點(diǎn)，分別采用移動(dòng)平均法、外推法和最小二乘支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)以求得兩個(gè)電價(jià)時(shí)間序列未來(lái)的預(yù)測(cè)值；最后，在真實(shí)的電力市場(chǎng)中進(jìn)行驗(yàn)證。仿真結(jié)果顯示其有效性和實(shí)用性。與采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法相比，該