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致谢
1绪论
1.1电力市场简介
1.1.1电力市场的几个基本概念
1.1.2国外电力市场改革的进程
1.1.3我国电力市场建设的现状
1.2电力市场中研究电价预测的意义
1.3电价预测方法研究的现状
1.4本文的主要工作
2电价的基本理论及电价预测
2.1电价的基本理论
2.1.1电价的形成
2.1.2电价的制定原则及分类
2.1.3电价的影响因素
2.2电力市场价格预测的研究
2.2.1预测的理论知识
2.2.2电价预测的分类
2.2.3电价预测的特点
2.3电价预测中几个基本问题的分析
2.3.1电价预测基础数据的预处理
2.3.2电价预测中输入影响因素的选择
2.3.3电价预测中考虑“重近轻远”原则
2.3.4电价预测评价标准指标
2.4预测源数据的统计分析
2.5本章小结
3电价预测的三个单一电价预测模型
3.1累积式自回归-滑动平均(ARIMA)电价预测模型
3.1.1ARIMA预测模型的概念及组成
3.1.2ARIMA预测模型的基本原理
3.1.3算例分析
3.2基于减法聚类的自适应模糊神经网络电价预测模型
3.2.1减法聚类的概念、功能和基本原理
3.2.2自适应模糊神经网络的概念及意义
3.2.3自适应模糊神经网络预测模型的基本原理
3.2.4算例分析
3.3基于残差周期修正的灰色电价预测模型
3.3.1灰色预测理论及数据预处理
3.3.2传统GM(1,1)模型及其改进
3.3.3残差周期修正灰色预测模型
3.3.4算例分析
3.4本章小结
4自组织数据挖掘组合预测模型在电价预测中的应用
4.1自组织数据挖掘组合预测方法的理论基础
4.1.1组合预测方法简介
4.1.2自组织数据挖掘理论及其基本思想
4.2自组织数据挖掘组合预测模型的基本原理
4.2.1自组织数据挖掘组合预测方法的计算步骤
4.2.2自组织数据挖掘组合预测的核心——数据处理方法
4.2.3自组织数据挖掘组合预测方法的选择准则
4.3自组织数据挖掘组合预测方法的优点
4.3.1与人工神经网络方法的比较
4.3.2与回归分析方法的比较
4.4算例分析
4.5本章小结
5电力市场中电价预测系统的设计与实现
5.1系统开发环境介绍
5.1.1系统的开发软件——MATLAB软件
5.1.2系统的数据管理——SPSS软件
5.2电价预测系统的功能设计
5.3系统的设计与实现
5.3.1GUI可视化界面设计
5.3.2SPSS数据管理功能
5.3.3MATLAB软件与SPSS软件的接口
5.3.4系统的实现及预测结果的显示
5.4本章小结
6结论与展望
6.1全文总结
6.2进一步的研究方向
参考文献
附录A
附录B
作者简历
北京交通大学;