电网技术

2003, (08) 16-20

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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测
SHORT-TERM ELECTRICITY PRICE FORCASTING USING CEREBELLAR MODEL ARTICULATION CONTROLLER NEURAL NETWORK

陈建华,周浩

摘要(Abstract):

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。

关键词(KeyWords): 电力市场;神经网络;电价预测;小脑模型关节控制器;反向传播算法;电力系统

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 陈建华,周浩

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