基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

• 作者: 周浩 陈建华
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: F045.5|TM715
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2003.08.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周浩	浙江大学电气工程学院	186	4653	37.0	59.0
2	陈建华	浙江大学电气工程学院	30	455	12.0	20.0