發(fā)布時間：2021-01-01 19:31

　　目前在全球主要的發(fā)達國家中,電力市場都已經(jīng)擺脫壟斷而成為一種競爭型的市場。因此,在很多國家和地區(qū),電力現(xiàn)在正作為一種商品在市場中按照市場規(guī)則進行交易。電價則是整個市場的核心要素,對電價的準確預測對于市場各參與者而言都有重要意義。然而,作為一種商品,電力具有很多其他商品所不具備的特征,比如:電力在經(jīng)濟上和物理上都是很難儲存的,電力系統(tǒng)的生產(chǎn)和消耗之間必須始終保持平衡;電力負荷和可再生能源的發(fā)電量都高度依賴于天氣條件或者人們的日�；顒拥�。這些獨特的特征都增加了電價預測的難度。而且,可能影響一個地區(qū)電力價格的因素非常多,包括歷史電價、負荷、電力備用容量、可再生能源發(fā)電量等;特別是現(xiàn)代電力系統(tǒng)之間的互聯(lián)程度明顯提升,鄰近區(qū)域的市場狀態(tài)也會對當?shù)氐碾妰r產(chǎn)生重要影響。本文首先分析了電力市場的電價理論和電力出清價格的形成機制并分析了電力價格的基本特性。隨后測試了多種用于電價預測的模型并且比較了這些模型在預測北歐電力市場次日每小時電價中的表現(xiàn)。其次,本文還探討了一些集成算法對機器學習預測模型性能的影響,包括對預測準確性和運算時間的影響。此外,由于電價受到電力負荷等周期性因素的影響,因此本文通過改變輸入... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

統(tǒng)計模型的輸入輸出特征

本文選取屬于雙邊拍賣市場的北歐電力市場NordPool作為研究對象，市場相許多數(shù)據(jù)都可以直接在其官網(wǎng)上直接查詢或者下載。在NordPool市場中，每個又被分成多個區(qū)域，而且日前電力市場中實時電價的時間間隔為一小時，因此區(qū)域每小時都有一個MCP值。本文選取挪威的奧斯陸作為預測電價的區(qū)域，選14-05-12 到 2016-12-31 期間的數(shù)據(jù)集作為訓練集，用來訓練模型；選取 2017 到 2017-07-23 期間的數(shù)據(jù)集作為測試集，用來評估預測算法的性能�？紤]到在電力市場中，來自鄰近區(qū)域的信息也可能對奧斯陸當?shù)氐碾妰r產(chǎn)生影響，因此的數(shù)據(jù)包括奧斯陸及與其互聯(lián)區(qū)域的每小時歷史負荷，價格，輸電線路擁堵率再生能源發(fā)電量以及每周的水電站備用容量。奧斯陸及其互聯(lián)區(qū)域的示意圖如圖 3-1 所示，其中 NO1 表示奧斯陸地區(qū)，與連的有 NO2、NO3、NO5 以及 SE3 共四個區(qū)域。NO1、NO2、NO3 及 NO5 屬威地區(qū)，而 SE3屬于瑞典地區(qū)。

圖 3-4 決策樹原理圖持向量機 SVM（Support Vector Machine）一個二元分類算法。給定一每個訓練樣例標記為屬于兩個類別中的一個或另一個,支持向量機訓練模型，將新的例子分配給一個類別或另一個類別，從而使其成為非概類器，其工作原理見圖 3-5。 支持向量機也可以通過改變內(nèi)核函數(shù)高性分類，將其輸入隱式映射到高維特征空間中。通過一定的改進支持用作回歸模型，稱為支持向量機回歸 SVR（Support Vector Regression參數(shù) 1參數(shù) 2參數(shù) 2輸出 2輸出 3輸出 4

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2951864