一种短期电价预测的新方法

• 作者: 谢新南
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 短期电价预测 灰白组织特征映射 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 标准与管理
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3175.2009.08.015

摘要

电价预测是非线性、动态开放的复杂系统,传统方法难以准确地描述这种复杂的特征.提出了基于灰自组织特征映射(GSOM)和支持向量回归(SVR)的短期电价预测方法.GSOM能综合考虑历史电价、节假日属性、负荷、气象等影响电价的因素,对电价进行聚类.SVR具有全局最优、泛化能力强等显著优点,能对分类后的电价进行比较准确的拟合预测.算例表明基于GSOM和SVR的电价预测方法是有效可行的.