电力市场下基于MPMR方法的中长期电价预测模型
中长期电价的预测无论是对于市场监管政策的制定，还是对于大用户和发电商的投资规划，都具有极其重要的意义。但是，影响中长期电价的因素比较复杂，历史电价数据分布比较混乱增加了一般回归电价预测建模的难度。针对该问题，提出了一种基于最小最大概率回归方法的电力市场中期电价预测的新模型。在分析MPM及其用于回归的原理的基础上，使用MPMR方法对不同的训练样本集进行训练，并计算出预测期的预测值，取得了比较好的预测结果。训练样本的分割使中期电价预测模型更加准确。美国加州现货电能量市场的实例数据验证了所建模型及方法的有效性。
电力市场 中长期电价预测模型 概率回归法 MPMR法 训练样本分割
沈秀汶 吴耀武 熊信银 娄素华
华中科技大学电气学院 武汉市 430074
国内会议
南京
中文
2174-2178
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）