【摘 要】
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为了降低电力市场电价预测误差,提出了基于卷积神经网络的电力市场电价预测方法。归一化处理电力市场历史负荷与电价,避免出现神经元过于饱和的情况;使用隶属函数对温度因素
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为了降低电力市场电价预测误差,提出了基于卷积神经网络的电力市场电价预测方法。归一化处理电力市场历史负荷与电价,避免出现神经元过于饱和的情况;使用隶属函数对温度因素进行模糊化处理,将处理后的负荷、电价、温度以及预测时段供求指数作为卷积神经网络的输入量,运用卷积神经网络非线性拟合能力对电力市场电价进行描述,建立电价预测模型,用获得的预测模型预测电力市场电价。实例分析结果表明,与其他方法相比,该预测方法预测的电价与实际电价最为接近。
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