基于自组织映射支持向量机的日前电价预测

• 作者: 冯义 刘达 牛东晓 邢棉 陈广娟
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 经济
• 关键词: 电力市场 电价预测 支持向量机 自组织映射 子空间
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 15-18,22
• 页数: 5页
• 分类号: F123.9
• 字数: 3847字
• 语种: 中文

摘要

针对电力市场中日前24点电价特性差异较大、采用单一模型很难描述的特点,建立多个模型分别对其进行预测,将数据空间按时点划分成24个子空间,然后根据这些子空间的相似性通过自组织映射对其进行自动聚类,并在不同类别的子空间分别建立支持向量机模型进行训练和预测.应用上述方法对PJM电力市场2005年8月的31天日前24点电价进行预测,结果表明该方法能够有效提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学工商管理学院	306	6130	40.0	64.0
2	刘达	华北电力大学工商管理学院	40	735	17.0	25.0
3	邢棉	华北电力大学数理学院	29	1302	19.0	29.0
4	冯义	华北电力大学工商管理学院	18	372	11.0	18.0
5	陈广娟	华北电力大学工商管理学院	17	281	10.0	16.0