基于AdaBoost的短期边际电价预测模型

• 作者: 丁超 史文彬 张俊玮 欧家祥
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 电价预测 系统边际电价 AdaBoost 市场电价营销
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 442-446,473
• 页数: 6页
• 分类号: TM744|TP311
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.034

摘要

在电力系统中,系统边际电价(SMP)反映了电力市场中电力商品短期供求关系,是电力市场的经济纽带,对电力的市场营销起重要作用.传统的单一预测算法模型对短期边际电价的预测存在误差大、泛化能力低等缺点,因此论文提出了基于AdaBoost的短期边际电价预测集成学习算法.论文分析了影响短期边际电价的主要因素,基于集成学习的Ada?Boost算法对短期边际电价预测问题进行建模.通过系统边际电价测试数据验证模型,和SVM以及BP神经网络作对比,Ad?aBoost算法的准确率明显优于传统模型SVM和BP神经网络,在电力市场中具有实际的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧家祥	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	24	39	3.0	5.0
2	张俊玮	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	31	35	3.0	4.0
3	丁超	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	13	17	2.0	3.0
4	史文彬		2	7	1.0	2.0