【摘 要】
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本文主要研究了在电力市场环境下,发电企业以预测次日市场出清电价为手段的竞价问题。首先,分析了传统BP神经网络模型的优缺点,针对采用均方误差性能函数的BP神经网络模型在
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本文主要研究了在电力市场环境下,发电企业以预测次日市场出清电价为手段的竞价问题。首先,分析了传统BP神经网络模型的优缺点,针对采用均方误差性能函数的BP神经网络模型在训练的过程中无法考虑系统的高阶统计行为的问题,提出了基于最小熵的神经网络电价预测模型,提高了电价预测精度。其次,根据电价序列的随机特性,考虑负荷因素对未来电价的影响,采用隐马尔可夫电价预测模型对次日市场出清电价进行预测,并在此基础上引入了风险值的概念,得到了满足风险要求的报价策略。最后,用国外某电力市场的真实数据做实例验证,仿真结果揭示了该策略的可行性和有效性。
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