级联相关的神经网络模型在边际电价预测中的应用

• 作者: 丁仁杰 于庆广 张春辉 闵勇 魏少岩
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 边际电价 级联相关模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 电力市场专栏
• 页码范围: 28-30,60
• 页数: 4页
• 分类号: TM73|F123.9|TP18
• 字数: 2925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2003.03.006

摘要

在实际的电力市场运作中,电厂的报价反映了电厂的运行成本和市场供求,决定电厂机组能否上网发电和上网电量.而报价的一个重要指标是预测的系统边际电价.因此,电力市场中的边际电价预测在发电厂的市场化运营中处于重要的地位,特别是对电力供应商的决策有重要意义.文中应用神经网络理论中的级联相关模型对电力系统的边际电价进行预测,优点在于避免了对网络结构的估计,网络在训练的过程中能够自适应地增加隐含节点,同时提出了在训练集中增加特殊数据点以提高预测精度的方法.通过New England ISO数据算例预测第2天的24 h边际电价说明了这种方法的可行性,并用3层BP神经网络做了对比研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁仁杰	清华大学电机系	23	375	10.0	19.0
2	闵勇	清华大学电机系	98	3944	30.0	62.0
3	于庆广	清华大学电机系	58	1220	18.0	34.0
4	魏少岩	清华大学电机系	5	194	5.0	5.0
5	张春辉	清华大学电机系	3	59	2.0	3.0