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基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测
被引量:
9
1
作者
余帆
沈炯
刘西陲
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期63-66,81,共5页
针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自...
针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。
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关键词
电力市场
目前边际电价
预测
自回归条件异方差(ARCH)
神经网络
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职称材料
题名
基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测
被引量:
9
1
作者
余帆
沈炯
刘西陲
机构
东南大学能源与环境学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期63-66,81,共5页
文摘
针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。
关键词
电力市场
目前边际电价
预测
自回归条件异方差(ARCH)
神经网络
Keywords
electricity market
day-ahead marginal price: forecasting
autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH)
neural network
分类号
F407.2 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测
余帆
沈炯
刘西陲
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
9
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