【摘 要】
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针对时间序列预测和智能算法预测各自的侧重点不同,结合两者优点对日前市场电价进行预测。首先建立支持向量机(SVM)模型对单一时点电价进行预测,将遗传算法(GA)嵌入SVM模型中
【机 构】
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华北电力大学工商管理学院; 华北电力大学数理学院; 南开大学经济学院 北京市102206; 北京市102206; 河北省保定市071003; 天津市3
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70671039);高等学校博士学科点专项科研基金(20040079008);河北省自然科学基金资助项目(G2005000584)~~
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针对时间序列预测和智能算法预测各自的侧重点不同,结合两者优点对日前市场电价进行预测。首先建立支持向量机(SVM)模型对单一时点电价进行预测,将遗传算法(GA)嵌入SVM模型中来保证SVM参数选择最优。针对SVM-GA模型训练误差和测试误差存在一定的相关性和条件异方差性,采用广义自回归条件异方差(GARCH)模型对误差序列进行拟合。然后利用拟合好的GARCH模型对SVM-GA模型预测误差进行预测,最后根据GARCH预测结果对SVM-GA模型预测进行校正。用该方法对美国PJM电力市场2005年8月份日前电价进行连续预测,总体平均误差仅8.19%,比普通方法误差减少了将近4个百分点。
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