基于BP神经网络的短期市场出清电价预测  

作　　者：王萌[1] 景志滨[1] 孙兵 梁振飞 

机构地区：[1]内蒙古电力(集团)有限责任公司

出　　处：《中国电力教育（下）》2011年第10期100-102,共3页China Electric Power Education

摘　　要：在电力市场中,短期市场电价预测的准确与否,对发电厂的竞价决策具有关键性的影响。文章提出应用神经网络算法来模拟预测日前市场出清电价,以获取精确的预测结果,该方法可适用于原始数据有限的情况。利用电力系统历史负荷、历史清算电价、系统的旋转备用等影响因素作为分析因子,分析其对未来时段电力市场价格的影响,并对下一交易时段电价进行预测。以美国加利福尼亚州电力市场为背景,采用BP神经网络算法,应用MATLAB软件编程,建立电力市场清算电价短期预测模型。该模型结构为三层神经网络,通过网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阈值,充分发挥BP网络局部搜索能力强的优点,实现对未来24小时市场出清电价的有效预测,并针对美国加州实际电力市场价格数据进行训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。

关 键 词：神经网络 出清电价 短期电价预测 BP神经网络 

分 类 号：F407.61[经济管理—产业经济]