基于小波分解和相同尺度序列的神经网络短期电价预测

• 作者: 张婧 曾鸣 肖霖 董军
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 经济
• 关键词: 电价预测 小波分解 多分辨率 相同尺度序列 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 19-22,29
• 分类号: F407.61
• 字数: 2649字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2011.04.005

摘要

基于小波分解的短期电价预测主要是对电价样本分解后的各个子序列进行预测,并重构各个预测结果得到最终预测电价.在这一基础上,对电价和负荷样本进行多分辨率小波分解至2尺度,然后剔除噪声信号,再将其中相同制度的电价和负荷子序列相结合,并根据该尺度的时频特征设计建立神经网络模型进行预测,最后将各个子序列的预测结果重构得到预测电价.在算例分析中采用PJM市场2007年3月至2008年2月的数据,并通过绘制误差持续曲线,测试对比本文提出的预测方法和其他预测模型,证明了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾鸣	华北电力大学能源与电力经济研究咨询中心	548	6088	40.0	55.0
2	董军	华北电力大学能源与电力经济研究咨询中心	78	1024	20.0	29.0