基于隐马尔科夫误差校正的日前电价预测

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电价预测误差是一个双随机过程,一方面是模型本身预测能力的状态序列,体现了模型对某点理想数据(剔除了随机波动的电价)的预测状态(偏高、偏低或者正常);另一方面,则表现为在不同状态下模型对真实电价(包含随机波动)预测的误差。通过采用隐马尔科夫模型,对电价预测建模的误差进行分析,找出模型预测状态的转移规律以及模型在不同状态下的误差分布;并由此分析下一步的模型预测状态和误差概率分布,在此基础上对未来的模型预测误差进行预测校正。对美国电力市场的研究表明,该方法有效提高了模型的预测精度。
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