二层分解技术在电价预测中的应用研究
Research on two-layer decomposition technique for predicting electricity price
广东工业大学, 广州 510006
摘要
针对电价波动幅度大且预测精度低的问题，提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量，变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量，所有分量采用神经网络模型进行预测，并使用纵横交叉算法对神经网络的参数进行优化，最后叠加所有子序列，得出预测电价值。仿真结果表明，所提出的模型相比其他混合模型具有更好的预测性能，且实用价值高。
基金项目
广东省科技计划资助项目(2016A010104016)
广东电网公司科技项目(GDKJQQ20152066)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0925
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第4期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1101-1105
文章编号: 1001-3695(2019)04-032-1101-05
发布历史
[2019-04-05] 印刷出版
引用本文
殷豪, 曾云, 黄圣权, 等. 二层分解技术在电价预测中的应用研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (4): 1101-1105. (Yin Hao, Zeng Yun, Huang Shengquan, et al. Research on two-layer decomposition technique for predicting electricity price [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (4): 1101-1105. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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