10.3321/j.issn:0258-8013.2007.34.015
基于聚类和贝叶斯推断的市场出清电价离散概率分布预测
电力市场中,市场出清电价(market clearing price,MCP)受到众多因素的共同作用,具有较强的随机性和不确定性,常规的MCP单值预测模型未充分利用历史数据反映的不确定性信息,预测结果无法体现MCP的随机变化特性,预测精度也有限.该文提出一种基于免疫遗传机制的聚类方法,用以实现历史数据输入输出映射关系的划分,并结合贝叶斯概率法则建立MCP离散概率分布的预测模型.对美国PJM市场数据的仿真结果显示,该文的预测模型能较好地反映MCP的不确定性特点,且具有较高的预测精度.
市场出清电价预测、线性聚类、免疫遗传算法、贝叶斯方法
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TM46(变压器、变流器及电抗器)
2008-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
90-95
