【摘 要】
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在电力市场环境下,水电厂生产目标已经由原来的追求发电量最大转变为追求收益最大化,在关心发电量的同时还需要关心电价。水电厂如何采用策略性报价获得最大利润,成为其新的
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在电力市场环境下,水电厂生产目标已经由原来的追求发电量最大转变为追求收益最大化,在关心发电量的同时还需要关心电价。水电厂如何采用策略性报价获得最大利润,成为其新的工作重点。水电厂实现策略性报价的关键是对电力系统边际电价进行预测。本文采用相似搜索和人工神经网络相结合的方法预测电力系统边际电价。为提高预测精度,采用数据挖掘中的时间序列相似搜索理论和三层动量BP神经网络相结合设计了预测网络。预测网络的输入项由负荷相似日和邻近日的历史数据组成,输出项为预测日的系统边际电价,网络训练采用动量反向传播算法(MOBP),应用Matlab6. 5中的神经网络工具箱实现预测模型。预测试验表明,该方法对工作日边际电价的预测具有较高的精度。为提高周末边际电价的预测精度,通过对周末边际电价的分析创建了周末边际电价预测模型。与工作日预测模型相比,减少了干扰项,训练矩阵由原来的邻近日改为相似日构成,试验证明该预测模型有效。边际电价预测为水电厂实现策略性报价奠定了基础。运用边际电价预测成果对四川省某水电厂2002年上网电量进行结构优化,证明本论文研究成果可显著增加水电厂的经济效益,具有重要的理论意义与应用价值。
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