具备可解释能力的市场清算价格预测模型研究
本文针对神经网络结果的不可解释性与不能提供预测不确定信息的现状，利用决策树技术与神经网络技术构建了适于电价预测的混合预测模型。首先，将电价预测模型转化为电价变化率预测模型；然后利用决策树技术构建了电价变化率决策树预测模型，在获得预测电价变化率的同时，也获得了该类电价变化率的可能概率及其主要影响因素；然后，针对大于可接受的电价变化率误差水平的分类样本，重新构建该分类的基于神经网络的混合预测模型。最后，采用澳大利亚昆士兰州电力市场实例数据验证了本文模型的有效性。
电力市场 市场清算价格 价格预测 决策树 神经网络
曹际良
华北电力大学电气与电子工程学院 北京市 102206
国内会议
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2007-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）