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题名基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法
被引量：4
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作者
王蕾
李斌
吴飞
张振明
徐绮
孙宇涵
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机构
东北电力大学
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出处
《电子设计工程》
2024年第20期21-25,30,共6页
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基金
吉林省科技发展计划项目(20200401097GX)。
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文摘
针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。
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关键词
电力市场
实时电价预测
经验小波变换
特征提取
极限学习机
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Keywords
electricity market
real time electricity price prediction
empirical wavelet transform
feature extraction
extreme learning machine
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分类号
TN-9
[电子电信]
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题名基于实时电价预测的智能家居器具优化调度
被引量：1
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作者
刘真
李文竹
任丹萍
刘心
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机构
河北工程大学信息与电气工程学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2015年第20期43-48,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61440001)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0770)
+2 种基金
河北省高等学校高层次人才科学研究项目(GCC2014062)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZH2012020
QN20131064)
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文摘
针对家庭器具优化调度中电价预测误差高和用户舒适度衡量偏差大的问题,提出了一种基于小波、微粒子群和自适应神经网络模糊推理系统(Wavelet-PSO-ANFIS,WPA)电价预测的家庭器具优化调度算法。并在该算法中针对器具运行时长不同的问题,提出了一种新颖的相对量化舒适度的方法。仿真结果表明,此电价预测方法在不牺牲计算复杂度的基础上提高了预测精度,不仅可以权衡用户的用户支付和不满意度,还可以降低系统的峰均比。
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关键词
实时电价预测
WAP
器具优化调度
相对量化舒适度
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Keywords
real-time electricity price forecasting
WPA
optimal appliances scheduling
relative quantitative method of user＇s comfort
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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