【基於数据挖掘技术和加权回归技术的电价预测】.pdf

浙江大学硕士学位论文 ElectricityPriceForecasting BasedonDataMiningandWeightedRegression Candidate:YUAN Guichuan Supervised by:Prof.HANZhenxiang AThesisSubmittedtotheAcademicCommittee Applyingfor theDegreeof Masterof Science in Engineering Zhejiang University,Hangzhou,P.R.

浙江大学硕士学位论文摘要电力工业放松管制,引入竞争的市场机制,逐步建立电力市场来优化资源配置是整个电力系统的发展趋势。电力市场中电价的确定是最本质、最关键的部分,如何合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营.怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出市场清除电价具有十分重要的意义.电力系统的负荷是一个时间序列,电价也是一个时间序列,因此,从理论上讲,凡是能用于负荷预测的方法都可以用于电价预测,如时间序列法、人工神经网络法、小波变换法等。但是电价由于其多变、价格钉等固有的特点,使得电价预测比负荷预测难得多,目前的电价预测方法都不尽如人意。

浙江大学硕士学位论文第一章绪论第一节世界范围内的电力改革电力工业关系国计民生,是重要的基础产业,产供销同时完成,规模效益显著,具有区域垄断性经营的特点。同时,电力工业还是世界公认的公用事业,电力企业必须为社会提供质优价廉的电力供应和公平优质服务。因此,世界各国长期以来都对电力工业实行公共管制,普遍采用垄断经营和国有产权形式。随着世界政治经济的不断发展变化,80年代以来特别是进入90年代,传统的电力工业管理体制已经面临着严重的挑战:一是世界经济全球化和自由化趋势加强,全球生产和消费行为趋同,促使各国为实现本国经济的发展,不得不加大经济并放程度,逐步融入国际经济一体化大循环中