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基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测方法
1
作者
惠保安
蒋东伟
+4 位作者
林宣百
潘惠敏
刘娟
黄宇
徐辉
《电气应用》
2024年第7期16-20,共5页
电力不同于其他商品一样能够进行存储,电力现货价格往往存在着不确定性。在竞争激烈的市场中,电力现货价格预测模型成为了电力相关企业非常重要的工具。为进一步加强电力相关企业的购电决策能力,提出了一种基于极限学习机算法的中短期...
电力不同于其他商品一样能够进行存储,电力现货价格往往存在着不确定性。在竞争激烈的市场中,电力现货价格预测模型成为了电力相关企业非常重要的工具。为进一步加强电力相关企业的购电决策能力,提出了一种基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测模型。首先通过极限学习机算法训练的人工神经网络确定未来半年的月平均现货价格,其次在算法中构建参考函数返回与给定风险相关的参考价格,降低现货市场波动风险。结果表明,所提出模型的预测均方根误差低于期货价格相关值的10%,能够改善中短期电力交易决策,降低决策风险。
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关键词
现货价格预测
人工神经网络
极限学习机
电力市场
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职称材料
题名
基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测方法
1
作者
惠保安
蒋东伟
林宣百
潘惠敏
刘娟
黄宇
徐辉
机构
山东华聚能源济三电力有限公司
出处
《电气应用》
2024年第7期16-20,共5页
文摘
电力不同于其他商品一样能够进行存储,电力现货价格往往存在着不确定性。在竞争激烈的市场中,电力现货价格预测模型成为了电力相关企业非常重要的工具。为进一步加强电力相关企业的购电决策能力,提出了一种基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测模型。首先通过极限学习机算法训练的人工神经网络确定未来半年的月平均现货价格,其次在算法中构建参考函数返回与给定风险相关的参考价格,降低现货市场波动风险。结果表明,所提出模型的预测均方根误差低于期货价格相关值的10%,能够改善中短期电力交易决策,降低决策风险。
关键词
现货价格预测
人工神经网络
极限学习机
电力市场
Keywords
spot price prediction
artificial neural networks
extreme learning machine
electricity spot market
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测方法
惠保安
蒋东伟
林宣百
潘惠敏
刘娟
黄宇
徐辉
《电气应用》
2024
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