文献类型：期刊文章

作　　者：顾庆雯[1] 陈刚[1] 朱蕾蕾[2] 吴迎霞[3]

机构地区：[1]重庆大学电气工程学院,重庆市沙坪区400030 [2]浙江省湖州电力局,浙江省湖州市313000 [3]重庆电力调度通信中心,重庆市渝中区400014

出　　处：《电网技术》

年　　份：2006

卷　　号：30

期　　号：7

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章分析了影响电价的主要因素及电价的变化特点,讨论了电价预测模型中必需引入的影响电价的因素。在比较常用的几种电价预测方法的优缺点后,作者采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)建立短期边际电价预测模型,用递阶遗传算法(HGA)同时训练RBF网络结构和参数。并以美国New England ISO公布的2002年历史电价数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较, 测试结果证明该模型的预测精确度是令人满意的。

关 键 词：短期边际电价  RBF网络 递阶遗传算法 电力市场

分 类 号：TM715] F123.9]