改进gm(1,1)自适应滤波组合新陈代谢模型在电力远期价格预测中的应用 application of combined adaptive filtering and improved gm(1,1) metabolism model for electricity forward price forecasting.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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改进gm(1,1)自适应滤波组合新陈代谢模型在电力远期价格预测中的应用 application of combined adaptive filtering and improved gm(1,1) metabolism model for electricity forward price forecasting

控制理论及其应用改进G 力远期价格预测中的应用六 ofCombined and Application AdaptiveFilteringImproved ModelfOr ForwardPrice MetabolismElectricity Forecasting 华东理工大学自动化研究所(上海200237)严军赵成旺顾幸生 China Scienceand Zhao Gu (East 200237)YanJun Univemi钞of Technology,Shanghai Chengwang 摘要：随着电力工业市场化的日益深入，电力远期价格的预测日益重要。电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求、社会发展等多种因组合新陈代谢预测算法。用此模型进行的预测能不断将系统新信息引入算法，使预测更接近必威体育精装版的变化趋势。关键词：电力远期价格灰色理论自适应滤波背景值修正 marketof of forwardis forwardisaffected Abstract：Inthe powerindustry，theforecastingelectricitypriceveryimportant．Theelectricityprice by ofthe andSOon．Itisdifficultto factorssuchasrealtime degree many electricityprice，interestrate，powerdemands，developmentsociety movementtendencies．Ametabolismmodel andim— set anaccuratemathmodeltodescribeitsoverall combined up adaptivefiltering is inthis modelcan newinformation into tofollowthenew algorithm provedGM(1，1)modelpresentedpaper．This input continuously to effects． tendencygainhigherforecasting forward correctionof value Keywords：electricitypricegraytheoryadaptivefiltering background [中图分类号]F407．6【文献标识码]A[文章编号】1000-3886(2006)03．0005—03 1 引言使得买方放弃了在未来价格下跌时获得利益的机会，但同时也避免了在未来价格上涨时遭受损失的风险心1。随着电力