基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法
100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 759KB
- 页数 7P
- 阅读 92
- 下载 36
电力市场中普遍存在“价格钉”,其特殊性给电价预测带来困难。通过对其特征和影响因素的分析,提出了一种基于神经网络和相似搜索技术的价格钉预测方法。首先,采用BP神经网络建立价格钉识别模型,对未来某一交易时段市场清算电价可能出现的区间进行预测,并提供相应的置信度;其次,对判别为价格钉的时段采用相似搜索技术进行二次预测。采用澳大利亚昆士兰州电力市场2004年至2005年全年的电价数据进行训练和预测分析,结果验证了该方法的有效性。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法 759KB
基于人工神经网络与主分量分析的短期电力负荷预测方法 671KB
基于小波神经网络方法的电力需求预测 1.1MB
基于RBF神经网络的公路货运量预测方法研究 603KB
基于BP神经网络的民航安全预测方法研究 58KB
基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究 483KB
基于神经网络的公路货运量预测方法研究 127KB
基于房屋普查数据与人工神经网络的震害预测方法 533KB
基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究 625KB
一种基于神经网络的房价指数预测方法 184KB