基于卡尔曼滤波的日前电价混合预测方法

摘要：

为提高电价预测准确性,提出利用卡尔曼滤波、遗传算法和BP神经网络模型的电力市场日前电价预测方法.利用卡尔曼滤波的最优估计能力对历史数据进行预处理,清除噪声等干扰,修正异常点.将预处理后的历史数据作为模型输入,建立基于遗传算法的BP神经网络日前电价预测模型,有效地提高了预测准确性.最后利用基于美国PJM现货市场公开数据,验证了所提方法的可行性和有效性.

关键词：电力市场、预测、卡尔曼滤波、神经网络、机器学习

所属期刊栏目：44

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点实验室开放基金SGNR0000KJJS1907532

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60