电力市场电价预测研究

论文摘要

当前,电力市场化改革是世界电力工业的发展趋势和国际电力科学研究与工程实践的热点。在电力市场环境下,电价不仅是电力市场供求关系的信号,也是控制电力市场交易的经济杠杆。因此,如何合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营,怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出未来的市场电价,对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义。电力市场中电价的确定是最本质、最关健的部分。本文简单介绍了电力系统电价的组成、特点及其影响因素，对当前较常用的预测方法的优缺点进行了探讨。在对神经网络理论，及其在电价预测方面的优势进行分析的基础上，采用基于神经网络的方法进行电价预测。本文提出的方法目的在为了提高电力价格预测精度,采用粗糙集和神经网络的混合方法构建短期电价预测多指标模型，并给出相应算法。本文介绍了粗糙集方法和神经网络方法，根据粗糙集的决策系统观点对短期电价预测多指标模型进行指标选取，并针对模型所含指标信息繁多等特点，将粗糙集方法和BP网络方法相结合。通过PJM电力市场的数据，利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法和步骤进行验证。从本文模拟结果，该方法提供了一种更准确和有效的预测，这对于合适的投标策略和电力市场中的市场参与者的风险管理工具有很大的帮助。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 电力市场的内涵
• 1.2 国外电力市场发展概况
• 1.3 国内电力市场
• 2 电力市场电价
• 2.1 电价的制定
• 2.2 制定电价的理论方法
• 2.3 电价的计算方法
• 2.4 实时电价理论
• 3.电价预测方法
• 3.1 方法概述
• 3.2 预测方法介绍
• 3.3 电力价格的影响因素
• 3.4 基于随机时间序列模型和因果模型为基础的方法
• 3.5 神经网络模型
• 3.6 数据挖掘模型
• 3.7 边际电价预测方法
• 3.9 存在的关键问题
• 3.10 结论
• 4 电价预测模型设计
• 4.1 预测模型
• 4.2 电价预测模型及算法
• 4.3 预测结果对比
• 4.4 结论
• 全文总结
• 致谢
• 参考文献