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基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:78 | 2010-04-23

刘洋

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基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法

摘要: 在电力市场中运作中, 电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息, 准确的预测边际电价信息, 对电力供应商的竞价决策有重要意义. 应用基于模糊聚类( FCM) 和关节控制器神经网络( CMAC) 的边际电价预测方法, 可以精确预测边际电价, 并能有效克服其他算法中出现的“毛刺”现象, 通过计算实例进行边际电价预测, 预测结果表明: 输出
稳定性好、计算速度快、预测精度较高.

关键词: 关节控制器; 模糊聚类; 电价预测

Abstract :The quotation given by electrical enterprises reflects its operating cost and market supply and demand . Reasonable prediction of marginal electricity cost plays animportant role for electrical suppliers in bidding . The predicting method based on FCMand CMAC
boasts accurate marginal electrical cost at highspeed stably without the defects in other algorithms .

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