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基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测 被引量:21
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作者 顾庆雯 陈刚 +1 位作者 朱蕾蕾 吴迎霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期18-21,25,共5页
文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价... 文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。 展开更多
关键词 短期边际电价 rbf网络 递阶遗传算法 电力市场
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