利用数据挖掘进行短期电价预测

• 作者: 王建全 程利 袁贵川
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 电力市场 数据挖掘 时间相似性搜索 电价预测
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TM7
• 字数: 6109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2003.02.005

摘要

在电力市场化的今天,如何准确地进行电价预测,是市场参与各方都十分关心的问题.由于电价受到众多因素的影响,所以到目前为止还没有较好的预测方法.本文简要叙述了数据挖掘技术的特点.在详细分析了电价的特点和考虑到电价与负荷的强相关性之后,提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的短期电价预测方法.采用序列分段平均值技术进行降维.最后利用加州电力市场的数据做试验,试验表明该法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建全	浙江大学电机工程学系	53	1076	16.0	32.0
2	袁贵川	浙江大学电机工程学系	3	150	3.0	3.0
3	程利	河海大学计算机及信息学院	1	63	1.0	1.0