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基于深度信念网络的日前电价预测
文献摘要：
随着我国电力体制改革的不断深入,电力市场建设取得重大进展.电价是电力市场的关键影响因素,每个参与者都基于电价进行电力交易.因此,提高电价预测的精度对于电力市场中每个参与者而言都十分重要.采用单层神经网络预测的预测精度有限.为此,根据机器学习在预测方面展示出的精准度,采用深度信念网络的方法对日前电价进行预测.在算例部分,采用美国PJM电力市场的真实数据进行仿真预测,并与其他神经网络的预测模型进行比较.算例结果表明,采用的深度信念网络模型的预测精度更高,使用深度信念网络可以为我国售电公司进行电价预测提供一种有效的方法.
文献关键词：
电力市场;深度信念网络;小波分解;日前电价预测
中图分类号：
作者姓名：
郭晨;李雪瑞;韩照洋;付学谦
作者机构：
中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]郭晨;李雪瑞;韩照洋;付学谦-.基于深度信念网络的日前电价预测)[J].电力需求侧管理,2022(02):86-91
A类：
B类：
深度信念网络,日前电价预测,电力体制改革,电力市场,市场建设,重大进展,关键影响因素,电力交易,单层神经网络,神经网络预测,展示出,PJM,真实数据,仿真预测,使用深度,售电公司,小波分解
AB值：
0.240208
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