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基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测

余帆沈炯刘西陲

东南大学能源与环境学院东南大学能源与环境学院 江苏省南京市210096

摘要:针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。
  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 经济与管理

  • 专题:

    宏观经济管理与可持续发展; 工业经济; 电力工业

  • 分类号:

    F407.61;F224

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