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《电力系统自动化》 2000年22期
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电力市场中的边际电价预测

黄日星  康重庆  夏清  
【摘要】:在分析了系统边际价格 ( SMP)形成机理和影响因素的基础上 ,分别提出了基于累计式自回归滑动平均模型 ( ARIMA)和人工神经网络 ( ANN)的 SMP预测方法 ,在这 2种方法中都引入了市场供求指数 ( SDI)作为影响 SMP的因素。通过对某省级发电市场真实数据的仿真结果表明 ,在引入 SDI后 ,ARIMA模型和 ANN模型的预测精度都得到了提高 ;同时 ,ANN模型比 ARIMA模型更易于处理多种市场因素 ,若在模型中考虑更多的市场因素 ,则 SMP预测的精度可进一步提高

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