【摘 要】
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本文综合考虑了电力市场中电价的波动情况和影响它的各种因素,采用一种混合模型来预测市场出清电价,本文用自回归移动平均法(ARMAX)模型来揭示电力负荷与电价间的线性关系,用
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本文综合考虑了电力市场中电价的波动情况和影响它的各种因素,采用一种混合模型来预测市场出清电价,本文用自回归移动平均法(ARMAX)模型来揭示电力负荷与电价间的线性关系,用广义自回归条件异方差(GARCH)模型来揭示电价预测残差的异方差特性,同时考虑由于随着时间的变化,用很早之前的数据建立起的预测模型并不能准确的对下一步电价进行预测,所以采用了滚动预测策略,不断将最新的数据用于ARMAX-AR-GARCH建模。最后分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和小波神经网络(AWNN)来揭示负荷与电价的这种非线性关系。将此方法对加州电力市场的日前电价进行预测,结果表明此方法的预测精度有了明显提高,证明了模型的有效性。
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