基于SA-BP算法的蒙西电力现货市场价格预测

摘要

针对传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,结合模拟退火算法中的随机扰动机制和BP神经网络的梯度下降法对神经网络阈值与权值进行调整,从而避免BP网络陷入局部最优陷阱.同时针对蒙西电力市场外送电量、新能源装机占比高的特点,将样本预处理为预测净负荷与历史电价,以减少因外送电量与新能源因素产生的预测误差.最后采用蒙西电力市场历史运行数据对电价进行预测.结果表明,经模拟退火算法优化后的BP神经网络模型可根据蒙西电力市场特征,对电价进行有效预测.