基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

摘要：

电价预测是电力市场决策的基础.文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型.并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测.两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测.

关键词：电力市场、神经网络、电价预测、小脑模型关节控制器、反向传播算法、电力系统

所属期刊栏目：27

分类号：F045.5;TM715(社会主义社会生产方式)

在线出版日期：2004-01-08（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：16-20