集成预测模型及基电价预测中的应用

摘要：

研究电价准确预测问题,电价变化是多种因素综合结果,单一模型无法全面考虑各种因素影响,预测精度低.为了提高电价预测精度,提出一种集成模型的电价预测模型.首先采用单一模型支持向量机、BP神经网络和RBF神经网络对电价进行预测,然后采用支持向量机对3种预测结果进行集成,得到最终电价预测结果.通过加州电价数据对集成模型数据进行仿真测试,集成模型有效提高了电价预测精度,结果表明,集成模型为电价准确预测提供了一种新的研究途径.

关键词：电价、支持向量机、神经网络、集成预测模型

所属期刊栏目：29

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2012-12-05（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：200-203