基于动态贝叶斯网络的电价区间预测

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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.
其他文献
储能(Energy Storage,ES)仅参与电网单一场景(调峰或调频)控制,利用率低.首先,提出一种基于ES荷电状态(State of charge,SoC)的调峰调频工作区域划分方法和协同控制策略,可实现ES在调峰与调频控制间切换,进而提高利用率.其次,为进一步提高ES调峰调频效果,在调峰单一场景中分别提出变功率调峰策略和虚拟惯性与下垂控制相结合的综合调频控制策略.然后,在此基础上进一步提出调峰调频协同控制策略.最后,通过仿真实例发现,相比单调峰与单调频控制,基于多时间尺度的协同控制策略,ES利用率