基于VMD与BP神经网络的短期电价预测

• 作者: 侯晓豪 刘宏波 程占清 陈雨果
• 来源期刊: 智能电网(汉斯)
• 学科: 经济
• 关键词: 短期电价预测 变分模态分解 BP神经网络 电力市场
• 年，卷（期）: zndwhs_2018,（6）
• 页码范围: 473-488
• 页数: 16页
• 分类号: F4

摘要

电价是电力市场交易中最重要的指标之一。电力市场参与者根据预测电价调整其投资策略,参与电力交易。为了提高电力市场短期电价预测的准确性,本文提出了一种基于VMD和BP神经网络的短期电价预测方法。该方法包括以下三个步骤:1) 利用VMD将历史电价数据分解为不同的模态函数;2) 应用BP神经网络对分解得到的模态函数进行预测;3) 对预测结果进行重构,得到短期电价预测结果。最后,采用美国PJM电力市场实际数据对本方法进行仿真验证,验证了VMD作为历史电价信号预处理算法的优越性,仿真结果表明,预测结果能够很好地拟合实际数据,与仅用BP神经网络预测的结果相比较具有较高的预测精度。