考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型

被引：11

作者：

牛东晓

刘达

冯义

李金超

机构：

[1] 华北电力大学工商管理学院

来源：

电网技术 | 2007年 / 22期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

电力市场; 日前电价预测; 外生变量; 自回归滑动平均; 广义自回归条件异方差;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2007.22.015

中图分类号：

F407.61 [电力、电机工业];

学科分类号：

020205 ; 0202 ;

摘要：

利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。

引用

页码：44 / 48

页数：5

共 5 条

[1] 基于遗传算法和径向基函数神经网络的短期边际电价预测 [J].

顾庆雯 ;

陈刚 ;

朱蕾蕾 ;

吴迎霞 .

电网技术, 2006, (07) :18-21+25

[2] 短期电价预测综述 [J].

张显 ;

王锡凡 .

电力系统自动化, 2006, (03) :92-101

[3] 基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法 [J].

周明 ;

聂艳丽 ;

李庚银 ;

倪以信 .

电网技术, 2005, (09) :50-55

[4] 含误差预测校正的ARIMA电价预测新方法 [J].

周明 ;

严正 ;

倪以信 ;

李庚银 .

中国电机工程学报, 2004, (12) :67-72

[5] 模糊神经网络在电力系统边际电价预测中的应用 [J].

赵庆波 ;

周原冰 ;

郭蓉 ;

曾鸣 .

电网技术, 2004, (07) :45-48

← 1 →