文献类型：期刊文章

作　　者：李彩华[1] 郭志忠[1] 王志伟[2]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学,黑龙江省哈尔滨市150001 [2]北京许继电气有限公司,北京市100085

出　　处：《电力系统自动化》

年　　份：2002

卷　　号：26

期　　号：21

起止页码：29-33

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2003047337063)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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

分 类 号：F426.61]