电力远期价格预测的灰色动态模型研究

电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求等多种因素影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述。针对这一特点,用灰色动态预测模型对电力远期价格进行了预测,并对不同模型的预测结果进行了研究。

用于电力远期价格预测的组合灰色神经网络方法

电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求等多种因素影响 ,变化趋势复杂 ,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述。针对这一特点 ,采用灰色动态预测模型对电力远期价格进行预测 ,提出一种组合灰色神经网络预测模型 ,并对不同模型的预测结果进行了研究。

改进GM(1,1)自适应滤波组合新陈代谢模型在电力远期价格预测中的应用

随着电力工业市场化的日益深入,电力远期价格的预测日益重要。电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求、社会发展等多种因素影响,变化趋势复杂,无法建立一个准确的数学模型进行描述。本文提出了基于自适应滤波算法和改进灰色 GM(1,1)模型的组合新陈代谢预测算法。用此模型进行的预测能不断将系统新信息引入算法,使预测更接近最新的变化趋势。