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利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测

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第一章绪论

1.1世界范围内的电力改革

1.2电力市场的基本概念

1.2.1电力市场的定义

1.2.2电力市场的目标

1.2.3电力市场的基本特征

1.2.4电力市场的交易模式

1.2.5电力市场的类型

1.2.6电力市场的运行

1.3电力市场中电价的核心作用

1.4电价预测的意义

1.5本文组织结构

第二章电价和电价预测

2.1电价的形成及其特点

2.1.1电价的形成

2.1.2影响电价的因素

2.1.3电价的特点

2.2电价预测的基本概念

2.2.1什么是电价预测

2.2.2.电价预测的分类

2.2.3电价预测的方法

2.2.4电价预测的难点

第三章数据挖掘及相似搜索

3.1数据挖掘的基本概念

3.1.1数据挖掘的定义

3.1.2数据挖掘的功能

3.1.3数据挖掘的分类

3.1.4数据挖掘的过程

3.1.5数据挖掘在电力系统中的应用

3.2时间序列及其相似性

3.2.1时间序列的发展简介

3.2.2时间序列分析

3.2.3时间序列相似性度量

3.2.4时间序列的相似查询

3.2.5电价时间序列及其相似性

3.2.6当前热点—混沌时间序列分析

第四章混沌吸引子与分形

4.1动力系统与混沌

4.1.1动力系统的基本概念

4.1.2混沌与奇异吸引子

4.2奇异吸引子的分形学

4.2.1分形概念

4.2.2分形维数

4.3混沌时序的判定

4.3.1Lyapunov指数

4.4相空间重构

4.4.1时序相空间的重构F.Takens定理

4.4.2嵌入维数的选择

4.5奇异吸引子维数

4.5.1时序关联维的计算

第五章混沌时间序列的预测

5.1混沌时序模型

5.2基于Lyapunov指数的预测方法

5.2.1最大Lyapunov指数的计算方法

5.2.2基于最大Lyapunov指数预测模式

5.2.3对基于最大Lyapunov指数预测方法的一点改进

5.2.4改进后的基于Lyapunov指数的预测方法

5.2.5距离LM和夹角θ的确定

5.3加州电力市场短期电价预测

5.3.1数据的准备和开发工具

5.3.2数据的选择

5.3.3数据的变换与反变换

5.3.4最大Lyapunov指数的电价短期预测

5.3.5预测结果分析

5.3.6预测过程的流程图

5.4误差评价计算公式

5.4.1传统的评价指标及其缺点

5.4.2一种新的MAPE定义方法

第六章价格钉的检测及其相关预测

6.1价格钉的基本概念

6.1.1电价中的价格钉

6.1.2价格钉的定义

6.1.3价格钉产生的原因

6.2价格钉的检测

6.2.1检测的基本思想

6.2.2几个检测评价指标

6.2.3几个检测实例

6.3考虑价格钉的电价预测

6.3.1考虑价格钉的电价预测的基本思想

6.3.2考虑价格钉的电价预测流程

6.3.3考虑价格钉的电价预测

第七章本文总结

7.1结论

7.2本文不足与展望

参考文献

致谢

个人简历

附录1加州电价数据源下载

附录2本文所用相关Matlab程序接口介绍

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摘要

电力市场中电价的确定是最本质、最关健的部分,如何合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营.怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出市场清除电价具有十分重要的意义.本文主要使用数据挖掘中的一个重要技术一相似搜索来进行价格预测.本文在综合考虑影响电价的各种因素下,提出一种基于Lyapunov指数的电价短期预测方法,该方法简单、方便,能够较为准确的预测电力交易价格,预测电力交易价格,而且还能检测出可能发生价格钉的数据点并对这些点作单独的处理和预测.最后使用本方法对美国加州实际的系统清除价进行预测,收到了较好的效果,表明了本方法的有效性.

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