基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测方法

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。