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摘要:
针对传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,结合模拟退火算法中的随机扰动机制和BP神经网络的梯度下降法对神经网络阈值与权值进行调整,从而避免BP网络陷入局部最优陷阱.同时针对蒙西电力市场外送电量、新能源装机占比高的特点,将样本预处理为预测净负荷与历史电价,以减少因外送电量与新能源因素产生的预测误差.最后采用蒙西电力市场历史运行数据对电价进行预测.结果表明,经模拟退火算法优化后的BP神经网络模型可根据蒙西电力市场特征,对电价进行有效预测.
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文献信息
篇名 基于SA-BP算法的蒙西电力现货市场价格预测
来源期刊 内蒙古电力技术 学科
关键词 模拟退火算法 BP神经网络算法 电力现货市场 电价预测 局部最优
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 营销专栏|MARKETING COLUMN
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TP183|TM73
字数 语种 中文
DOI 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2021.0076
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研究主题发展历程
节点文献
模拟退火算法
BP神经网络算法
电力现货市场
电价预测
局部最优
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
内蒙古电力技术
双月刊
1008-6218
15-1200/TM
大16开
呼和浩特市锡林南路21号
1983
chi
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