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含高比例风电的电力市场电价预测
被引量：
33
1
作者
姚子麟
张亮
+1 位作者
邹斌
顾申申
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期49-55,共7页
在解除管制的电力市场中,精确预测电价有助于市场各方有效参与市场运营与管理。清洁能源渗透率的提高,给电价预测精度带来了新的挑战。文中选择不同的输入特征变量并结合长短期记忆(LSTM)网络的特点,构建含高比例风电的电力市场电价预...
在解除管制的电力市场中,精确预测电价有助于市场各方有效参与市场运营与管理。清洁能源渗透率的提高,给电价预测精度带来了新的挑战。文中选择不同的输入特征变量并结合长短期记忆(LSTM)网络的特点,构建含高比例风电的电力市场电价预测模型对含有风电的电力市场电价进行预测。研究表明,风能和负荷的比值是含高比例风电的电力市场风电电价预测的关键输入参数。LSTM具备时间延迟记忆特点,拥有较好的电力市场时间序列电价预测能力。以北欧市场中DK1电力市场实际数据为基础,采用3种模型进行对比分析,结果表明含有风能和负荷的比值且考虑多时刻信息输入的LSTM模型可以较大地提高低谷时段的电价预测精度。
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关键词
电价预测
风荷比
长短期记忆
清洁能源
电力市场
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职称材料
题名
含高比例风电的电力市场电价预测
被引量：
33
1
作者
姚子麟
张亮
邹斌
顾申申
机构
中核核电运行管理有限公司
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期49-55,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61876105)
国家电网公司科技项目“电力金融产品设计与定价技术研究”。
文摘
在解除管制的电力市场中,精确预测电价有助于市场各方有效参与市场运营与管理。清洁能源渗透率的提高,给电价预测精度带来了新的挑战。文中选择不同的输入特征变量并结合长短期记忆(LSTM)网络的特点,构建含高比例风电的电力市场电价预测模型对含有风电的电力市场电价进行预测。研究表明,风能和负荷的比值是含高比例风电的电力市场风电电价预测的关键输入参数。LSTM具备时间延迟记忆特点,拥有较好的电力市场时间序列电价预测能力。以北欧市场中DK1电力市场实际数据为基础,采用3种模型进行对比分析,结果表明含有风能和负荷的比值且考虑多时刻信息输入的LSTM模型可以较大地提高低谷时段的电价预测精度。
关键词
电价预测
风荷比
长短期记忆
清洁能源
电力市场
Keywords
electricity price prediction
ratio of wind power to load
long-short term memory(LSTM)
clean energy
electricity market
分类号
F426.61 [经济管理—产业经济]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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出处
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被引量
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1
含高比例风电的电力市场电价预测
姚子麟
张亮
邹斌
顾申申
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2020
33
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