典型文献
基于动态贝叶斯网络的电价区间预测
文献摘要：
在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈.为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的电价区间预测方法.该方法以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值以及历史电价真实值为输入数据,以贪婪搜索算法确定DBN的网络结构,以最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)估计DBN网络参数,建立DBN模型.然后以风电发电量、总发电量和总用电量的预测值为推理证据,采用联合树推理得到电价预测的离散值和后验概率,实现电价的区间预测.最后将所提方法与电价真实值、对比方法进行比较,验证了所提方法的有效性.所提方法不仅能得到电价的预测区间,而且能给出对应的概率,对提高市场成员的收益、规避价格风险具有指导意义.
文献关键词：
电价预测;区间预测;动态贝叶斯网络;联合树推理;向前向后算法;改进k-means聚类;平均差异度
中图分类号：
作者姓名：
王洪涛;邹斌
作者机构：
上海大学机电工程与自动化学院,上海 200444;宁德师范学院信息与机电工程学院,福建宁德 352100
文献出处：
引用格式：
[1]王洪涛;邹斌-.基于动态贝叶斯网络的电价区间预测)[J].电力系统保护与控制,2022(05):117-127
A类：
向前向后算法,平均差异度
B类：
动态贝叶斯网络,区间预测,高比例可再生能源,Dynamic,Bayesian,Network,DBN,总发电量,用电量,真实值,输入数据,贪婪搜索,搜索算法,最大似然估计法,Maximum,Likelihood,Estimate,MLE,网络参数,联合树推理,理得,电价预测,后验概率,比方,预测区间,价格风险,means
AB值：
0.281984
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
