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1、電力市場(chǎng)環(huán)境下,電價(jià)作為重要的經(jīng)濟(jì)杠桿,在建立和培育電力市場(chǎng)、優(yōu)化配置電力資源及調(diào)整各種利益關(guān)系等方面具有不可替代的作用。市場(chǎng)清算電價(jià)(Market Clearing Price,MCP)是供需雙方通過競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的,是無(wú)系統(tǒng)約束情況下市場(chǎng)的唯一電價(jià)。對(duì)MCP的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于促進(jìn)電力市場(chǎng)健康、穩(wěn)定、有序的發(fā)展具有十分重要的意義。
本文在分析以往電價(jià)預(yù)測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出采用基于聚類算法改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Improved
2、Fuzzy Neural Network,IFNN)來(lái)預(yù)測(cè)MCP,該預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,通過對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)的模糊C均值聚類確定模糊規(guī)則的數(shù)目,解決了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network,F(xiàn)NN)模糊規(guī)則數(shù)目難以確定以及網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜所帶來(lái)的訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問題?;谔荻认陆邓惴ǖ腂P算法在訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)容易陷入局部極小值,且初始值選擇不當(dāng)還會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練無(wú)法收斂,所以本文提出采用群智能算法中的粒子群算法(Particle Swa
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