电网技术

2006, (07) 18-21+25

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测
Short-Term Marginal Price Forecasting Based on Genetic Algorithm and Radial Basis Function Neural Network

顾庆雯;陈刚;朱蕾蕾;吴迎霞;

摘要(Abstract):

文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。

关键词(KeyWords): 短期边际电价;RBF网络;递阶遗传算法;电力市场

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 顾庆雯;陈刚;朱蕾蕾;吴迎霞;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享