基于多因素小波分析的神经网络短期现货电价预测方法

摘要：

一般采用小波分解的电价预测方法是将历史电价分解后分别预测,预测过程中没有引入其他电价影响因素,或者是直接引入未经小波分解的影响因素.提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法,将历史电价和历史负荷都进行小波多分辨率单尺度分解,分解成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷.在此基础上,用历史概貌电价和概貌负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的概貌电价;用历史细节电价和细节负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的细节电价.将概貌电价和细节电价进行重构,得到最终的预测电价.对美国RJM电力市场的实际电价(LMP)进行预测,验证了该方法的有效性和可行性.

关键词：电价预测、BP神经网络、小波分析、电力市场

所属期刊栏目：27

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2007-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-29,33