基于混沌因子及相空间重构后的神经网络短期电价预测的研究

• 作者: 周渝慧 罗欣 郭宏榆
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电价预测 混沌理论 BP神经网络 数据挖掘技术 C-C法
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 48-51,72
• 页数: 5页
• 分类号: TM73|F123.9
• 字数: 3967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2008.01.011

摘要

影响电价因素众多,但在现实中不可能获得所有信息的资料,在这种信息不完全的情况下,为了更好地提高电价预测精度,通过分析电价和负荷时间序列的混沌性,用C-C方法分别重构其相空间,揭示出其本身蕴涵的规律,并采用数据挖掘技术中的相似搜索技术,挖掘出与预测日变化规律最相似的时间序列作为样本,利用BP神经网络这一具有高度自学习自适应能力的网络,拟合电价序列的重构函数.利用美国PJM电力市场的实际数据进行了实例预测,结果显示出良好的预测精度,并比传统BP网络能更好地预测休息日电价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭宏榆	北京交通大学电气工程学院	15	359	8.0	15.0
2	周渝慧	北京交通大学电气工程学院	60	711	14.0	23.0
3	罗欣	北京交通大学电气工程学院	3	21	2.0	3.0