基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法

摘要：

在电力市场中运作中,电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息,准确的预测边际电价信息,对电力供应商的竞价决策有重要意义.应用基于模糊聚类(FCM)和关节控制器神经网络(CMAC)的边际电价预测方法,可以精确预测边际电价,并能有效克服其他算法中出现的"毛刺"现象,通过计算实例进行边际电价预测,预测结果表明:输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高.

关键词：关节控制器、模糊聚类、电价预测

所属期刊栏目：21

分类号：TM73;F123.9(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：浙江省教育厅科研项目JK20010323-02

在线出版日期：2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：34-36