文献类型：期刊文章

作　　者：王洪涛[1,2] 邹斌[1]

WANG Hongtao;ZOU Bin(School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai University,Shanghai 200444,China;School of Information Mechanical and Electrical Engineering,Ningde Normal University,Ningde 352100,China)

机构地区：[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200444 [2]宁德师范学院信息与机电工程学院,福建宁德352100

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：福建省自然科学基金项目资助(2019J01845)。

年　　份：2022

卷　　号：50

期　　号：5

起止页码：117-127

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈。为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的电价区间预测方法。该方法以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值以及历史电价真实值为输入数据,以贪婪搜索算法确定DBN的网络结构,以最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate, MLE)估计DBN网络参数,建立DBN模型。然后以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值为推理证据,采用联合树推理得到电价预测的离散值和后验概率,实现电价的区间预测。最后将所提方法与电价真实值、对比方法进行比较,验证了所提方法的有效性。所提方法不仅能得到电价的预测区间,而且能给出对应的概率,对提高市场成员的收益、规避价格风险具有指导意义。

关 键 词：电价预测 区间预测 动态贝叶斯网络 联合树推理  向前向后算法  改进k-means聚类  平均差异度  

分 类 号：F426.61]