基于自组织映射神经网络的市场清算电价预测

• 作者: 张步涵 曾次玲 谢培元
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 电价预测 BP神经网络 自组织映射神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（13）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TM73|F123.9
• 字数: 4323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2005.13.010

摘要

市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础.人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出.针对这一问题,利用自组织映射的聚类特性将历史数据进行特征分类和筛选处理,处理后形成的新数据用于训练三层BP神经网络,仿真结果表明,经过这种数据处理后,网络的收敛速度得到了显著提高,且预测效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张步涵	华中科技大学电气与电子工程学院	81	2172	25.0	45.0
2	曾次玲	华中科技大学电气与电子工程学院	13	384	9.0	13.0
3	谢培元		14	134	7.0	11.0