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混合式短期边际电价预测模型
被引量：
25
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作者
李彩华
郭志忠
王志伟
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2002年第21期29-33,共5页
提出以动态聚类和 BP神经网络来预测短期边际电价 ,以样本数据与聚类中心的距离最小为标准 ,通过动态聚类方法将所有样本数据划分到多个类别中 ,对不同类别的样本数据分别建立具有相同拓扑结构、不同神经元连接权值和阈值的 BP神经网络...
提出以动态聚类和 BP神经网络来预测短期边际电价 ,以样本数据与聚类中心的距离最小为标准 ,通过动态聚类方法将所有样本数据划分到多个类别中 ,对不同类别的样本数据分别建立具有相同拓扑结构、不同神经元连接权值和阈值的 BP神经网络模型 ,通过 BP神经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 ,实现对短期边际电价的合理预测 ,以 America PJM(美国宾夕法尼亚州、新泽西州和马里兰州 )公布的 1 999年数据进行模型训练和测试 。
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关键词
混合式短期边际电价
预测模型
电力系统
负荷预测
电力市场
动态聚类
BP神经网络
电力工业
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题名
混合式短期边际电价预测模型
被引量：
25
1
作者
李彩华
郭志忠
王志伟
机构
哈尔滨工业大学
北京许继电气有限公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2002年第21期29-33,共5页
文摘
提出以动态聚类和 BP神经网络来预测短期边际电价 ,以样本数据与聚类中心的距离最小为标准 ,通过动态聚类方法将所有样本数据划分到多个类别中 ,对不同类别的样本数据分别建立具有相同拓扑结构、不同神经元连接权值和阈值的 BP神经网络模型 ,通过 BP神经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 ,实现对短期边际电价的合理预测 ,以 America PJM(美国宾夕法尼亚州、新泽西州和马里兰州 )公布的 1 999年数据进行模型训练和测试 。
关键词
混合式短期边际电价
预测模型
电力系统
负荷预测
电力市场
动态聚类
BP神经网络
电力工业
Keywords
power market
short-term marginal price
dynamic clustering
BP neural network
分类号
F426.61 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
混合式短期边际电价预测模型
李彩华
郭志忠
王志伟
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2002
25
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