论文部分内容阅读
电价是电力市场的焦点，精确、可靠的电价预测对市场参与者有着非常重要的意义。本文提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法，用小波多分辨率分解将历史电价和负荷单尺度分解，再采用BP神经网络法分别预测概貌电价和细节电价，并在网络中分别引入分解后的概貌负荷和细节负荷作为影响因素。将概貌电价和细节电价进行重构，得到最终预测电价。对美国PJM电力市场的实际电价进行仿真，下一时段电价预测的平均预测精度达到95％左右，但仍存在单点误差过大的问题。