【摘 要】
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以美国加州电力市场为背景,在分析了市场清算电价(MCP)的影响因素的基础上,采用了一种基于反向传播(BP)网络预测下一日市场清算电价的方法。该方法考虑了系统供求关系、历史负荷
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以美国加州电力市场为背景,在分析了市场清算电价(MCP)的影响因素的基础上,采用了一种基于反向传播(BP)网络预测下一日市场清算电价的方法。该方法考虑了系统供求关系、历史负荷、历史电价等对未来时段电价的影响,建立了一个单隐层的神经网络结构。预测模型融合了模糊理论,利用隶属函数对温度(最高温度、平均温度、最低温度)进行了模糊处理,将这些因素作为神经网络的输入量。在负荷高峰时段,往往存在市场外机组的调度和参与者的策略性投标等问题,这些因素共同作用容易造成电价尖峰。建立一个节假日模型来预测节假日的电价。采用美国
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