基于粒子群广义神经网络的系统边际价格预测方法

• 作者: 张大鹏 朱立忠 林志玲 高立群
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 系统边际价格 广义神经网络 粒子群优化 预测
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2007.01.015

摘要

提出了一种利用改进粒子群算法优化广义神经网络的平滑因子,并采用优化后的网络预测系统边际价格的方法,该方法克服了利用梯度下降法优化平滑因子时易陷入局部极值点以及利用遗传算法优化平滑因子时收敛速度慢等缺点.采用该方法利用美国加州电力市场公布的历史数据进行系统边际价格预测,结果表明本文提出的方法比传统的BP网络预测方法更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高立群	东北大学信息科学与工程学院	201	2757	24.0	42.0
2	张大鹏	东北大学信息科学与工程学院	31	305	11.0	16.0
3	林志玲	东北大学信息科学与工程学院	5	32	3.0	5.0
4	朱立忠	东北大学信息科学与工程学院	3	29	3.0	3.0