電力市場下短期電力價格分析與預(yù)測研究.pdf

1、在競爭環(huán)境下，電價是整個電力市場的核心。準確的電價預(yù)測不僅有助于發(fā)電企業(yè)構(gòu)造最優(yōu)的報價策略、實現(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。因此，電價的分析與預(yù)測是電力市場中一個非常重要的研究課題。目前已提出多種電價預(yù)測方法，主要有時間序列法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。由于電價受到眾多因素的影響，表現(xiàn)出較大的波動性，因此，電價預(yù)測難度非常大，其預(yù)測方法和預(yù)測精度有待進一步改善和提高。
　　 本文針對短期日前電價的分析和預(yù)測展開

2、研究：
　　 首先，本文簡要介紹了電力工業(yè)改革歷史，闡述了電價預(yù)測的意義，總結(jié)了已有電價預(yù)測方法的優(yōu)缺點；然后，對電價的影響因素和電價的特點進行了詳細分析和實例驗證；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對電價進行建模和預(yù)測，并比較了兩者的預(yù)測結(jié)果，結(jié)果表明采用最小二乘支持向量機的預(yù)測精度高于采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測精度；最后，本文在電價時間序列的特點基礎(chǔ)上，結(jié)合最小二乘支持向量機算法，提出一種基于時間序列分解的

3、短期電價預(yù)測方法。
　　 該方法首先將電價分解成工作日電價和周末電價兩個時間序列，并且通過移動平均法和離散傅里葉變換，分別將這兩個時間序列分成趨勢分量、周期分量和隨機分量三個組成部分；然后，根據(jù)三個分量各自的特點，分別采用移動平均法、外推法和最小二乘支持向量機對其進行預(yù)測以求得兩個電價時間序列未來的預(yù)測值；最后，在真實的電力市場中進行驗證。仿真結(jié)果顯示其有效性和實用性。與采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機的預(yù)測方法相比，該