目前在全球主要的發(fā)達(dá)國(guó)家中,電力市場(chǎng)都已經(jīng)擺脫壟斷而成為一種競(jìng)爭(zhēng)型的市場(chǎng)。因此,在很多國(guó)家和地區(qū),電力現(xiàn)在正作為一種商品在市場(chǎng)中按照市場(chǎng)規(guī)則進(jìn)行交易。電價(jià)則是整個(gè)市場(chǎng)的核心要素,對(duì)電價(jià)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于市場(chǎng)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(jì)上和物理上都是很難儲(chǔ)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(fù)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常活動(dòng)等。這些獨(dú)特的特征都增加了電價(jià)預(yù)測(cè)的難度。而且,可能影響一個(gè)地區(qū)電力價(jià)格的因素非常多,包括歷史電價(jià)、負(fù)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(chǎng)狀態(tài)也會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐碾妰r(jià)產(chǎn)生重要影響。本文首先分析了電力市場(chǎng)的電價(jià)理論和電力出清價(jià)格的形成機(jī)制并分析了電力價(jià)格的基本特性。隨后測(cè)試了多種用于電價(jià)預(yù)測(cè)的模型并且比較了這些模型在預(yù)測(cè)北歐電力市場(chǎng)次日每小時(shí)電價(jià)中的表現(xiàn)。其次,本文還探討了一些集成算法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型性能的影響,包括對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和運(yùn)算時(shí)間的影響。此外,由于電價(jià)受到電力負(fù)荷等周期性因素的影響,因此本文通過(guò)改變輸入... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

統(tǒng)計(jì)模型的輸入輸出特征

本文選取屬于雙邊拍賣市場(chǎng)的北歐電力市場(chǎng)NordPool作為研究對(duì)象，市場(chǎng)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(chǎng)中，每個(gè)又被分成多個(gè)區(qū)域，而且日前電力市場(chǎng)中實(shí)時(shí)電價(jià)的時(shí)間間隔為一小時(shí)，因此區(qū)域每小時(shí)都有一個(gè)MCP值。本文選取挪威的奧斯陸作為預(yù)測(cè)電價(jià)的區(qū)域，選14-05-12 到 2016-12-31 期間的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，用來(lái)訓(xùn)練模型；選取 2017 到 2017-07-23 期間的數(shù)據(jù)集作為測(cè)試集，用來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)算法的性能�？紤]到在電力市場(chǎng)中，來(lái)自鄰近區(qū)域的信息也可能對(duì)奧斯陸當(dāng)?shù)氐碾妰r(jià)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(shí)歷史負(fù)荷，價(jià)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(gè)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(shù)原理圖持向量機(jī) SVM（Support Vector Machine）一個(gè)二元分類算法。給定一每個(gè)訓(xùn)練樣例標(biāo)記為屬于兩個(gè)類別中的一個(gè)或另一個(gè),支持向量機(jī)訓(xùn)練模型，將新的例子分配給一個(gè)類別或另一個(gè)類別，從而使其成為非概類器，其工作原理見(jiàn)圖 3-5。 支持向量機(jī)也可以通過(guò)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(guò)一定的改進(jìn)支持用作回歸模型，稱為支持向量機(jī)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(xiàn)】：
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