本文關(guān)鍵詞：放松管制市場(chǎng)下基于人工智能的電價(jià)預(yù)測(cè)方法研究　出處：《蘭州大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著市場(chǎng)化被引入電力工業(yè),在放松管制的電力市場(chǎng),電力價(jià)格預(yù)測(cè)變成了所有市場(chǎng)參與者最有價(jià)值的利用工具。一方面,準(zhǔn)確的短期價(jià)格預(yù)測(cè)幫助電力供應(yīng)商建立他們的投標(biāo)策略以實(shí)現(xiàn)最大的效益;另一方面,有價(jià)值的價(jià)格預(yù)測(cè)信息可以讓生產(chǎn)者規(guī)避價(jià)格波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)從而優(yōu)化他們的生產(chǎn)計(jì)劃。長(zhǎng)期的電價(jià)預(yù)測(cè)對(duì)電力傳輸擴(kuò)展的決策,分布規(guī)劃和區(qū)域能源貿(mào)易都能產(chǎn)生積極的影響,中期預(yù)測(cè)的目的在于成功的將雙邊合同的談判提供給供應(yīng)商和消費(fèi)者,而短期電力預(yù)測(cè)則在現(xiàn)貨市場(chǎng)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的最大化。因此擁有一個(gè)有效和健全的價(jià)格預(yù)測(cè)方法對(duì)電力市場(chǎng)交易的企業(yè)就顯得尤為重要。由于復(fù)雜的投標(biāo)策略以及多種因素的影響,電力價(jià)格呈現(xiàn)出特殊的特征,如高頻率,非平穩(wěn)行為,多季節(jié)性,日歷效應(yīng),高波動(dòng)性,高百分比的異常價(jià)格,硬非線性行為以及給市場(chǎng)參與者有限的信息,讓準(zhǔn)確的電力價(jià)格預(yù)測(cè)變成了一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為了探尋有效和精準(zhǔn)的模型來(lái)進(jìn)一步提高電價(jià)預(yù)測(cè)的精度,本文在研究了全球電力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化進(jìn)程,以及各國(guó)電力價(jià)格定價(jià)模式的基礎(chǔ)上,分析了放松管制下國(guó)內(nèi)外對(duì)電價(jià)預(yù)測(cè)的方法及分類,影響電價(jià)的因素和電價(jià)的特點(diǎn),電價(jià)預(yù)測(cè)的流程以及電價(jià)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。通過(guò)對(duì)幾種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電價(jià)預(yù)測(cè)方法的探索,提出了不同的基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電價(jià)預(yù)測(cè)模型。首先本文研究了幾種常用的人工智能電價(jià)預(yù)測(cè)方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)單個(gè)模型的預(yù)測(cè)誤差較大,但是經(jīng)過(guò)人工智能算法如遺傳算法和人工魚群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效的改善電價(jià)預(yù)測(cè)的精度。其次為了更好的捕捉電價(jià)隱藏的信息,本文提出了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的小波分解和極限學(xué)習(xí)機(jī)的混合電價(jià)預(yù)測(cè)模型。原始電價(jià)信號(hào)經(jīng)過(guò)小波分解后減少了數(shù)據(jù)的波動(dòng),而極限學(xué)習(xí)機(jī)又可以有效避免一些基于梯度算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)多參數(shù)迭代,過(guò)度擬合,局部最小值,收斂速度慢的缺陷。通過(guò)預(yù)測(cè)澳大利亞新南士威爾、PJM以及加利福利亞電力市場(chǎng)的電價(jià),發(fā)現(xiàn)該模型可以有效的降低誤差,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。由于電價(jià)復(fù)雜的特點(diǎn),單個(gè)模型不一定能把小波分解后的電價(jià)信息完全捕捉到,為了得到更加精確的預(yù)測(cè),本文在此基礎(chǔ)上提出了基于ARMA、核極限學(xué)習(xí)機(jī)和可適應(yīng)粒子群優(yōu)化的混合電價(jià)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)小波分解后的電價(jià)序列進(jìn)行平穩(wěn)性分析,我們用擅長(zhǎng)平穩(wěn)序列建模的ARMA模型來(lái)預(yù)測(cè)分解后的平穩(wěn)序列。由于核極限學(xué)習(xí)機(jī)用核函數(shù)來(lái)代替隱含層的映射函數(shù),減少了普通極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)性,可適應(yīng)粒子群智能優(yōu)化算法又讓核極限學(xué)習(xí)機(jī)擁有更加穩(wěn)定的泛化能力,所以一種可適應(yīng)粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)被用來(lái)預(yù)測(cè)小波分解后的非平穩(wěn)序列。PJM電力市場(chǎng)、澳大利亞新南士威爾、維多利亞電力市場(chǎng)和西班牙電力市場(chǎng)的電價(jià)數(shù)據(jù)用來(lái)評(píng)估該模型的預(yù)測(cè)性能。大量的實(shí)驗(yàn)證明了該模型的線性與非線性預(yù)測(cè)特性可以提供有效、合理和精準(zhǔn)的電價(jià)預(yù)測(cè)。本論文的主要成果和貢獻(xiàn)在于詳盡的分析放松管制市場(chǎng)下的電價(jià)體制、特點(diǎn)以及電價(jià)預(yù)測(cè)的流程,將幾種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、極限學(xué)習(xí)機(jī)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)、人工智能優(yōu)化算法技術(shù)、小波分解技術(shù)、ARMA模型結(jié)合提出了不同的電價(jià)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的有效性,并成功的將模型應(yīng)用到世界主要電力市場(chǎng)的電價(jià)預(yù)測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F416.61;TP18

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本文編號(hào)：1312582