电力市场中的边际电价预测

• 作者: 夏清 康重庆 黄日星
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 系统边际价格 预测
• 年，卷（期）: 2000,（22）
• 所属期刊栏目: 电力市场专栏
• 页码范围: 9-12,51
• 页数: 5页
• 分类号: TM73|F224|F123.9
• 字数: 4088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2000.22.003

摘要

在分析了系统边际价格(SMP)形成机理和影响因素的基础上,分别提出了基于累计式自回归滑动平均模型(ARIMA)和人工神经网络(ANN)的SMP预测方法,在这2种方法中都引入了市场供求指数(SDI)作为影响SMP的因素.通过对某省级发电市场真实数据的仿真结果表明,在引入SDI后,ARIMA模型和ANN模型的预测精度都得到了提高;同时,ANN模型比ARIMA模型更易于处理多种市场因素,若在模型中考虑更多的市场因素,则SMP预测的精度可进一步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康重庆	清华大学电机系	154	6760	47.0	79.0
2	夏清	清华大学电机系	173	6607	45.0	76.0
3	黄日星	清华大学电机系	1	211	1.0	1.0