基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法

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1、第22卷第3期广东电力Vo1．22No．32009年3月GUANGD0NGELEC_rRICPOWERMar．2009文章编号：1007．290X(2009)03—0023—05基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法蔡振华(湛江供电局，广东湛江524000)摘要：提出了基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价(systemmarginalprice，SMP)预测方法。为了减少样本数据中孤立点对回归性能的影响，将模糊隶属度的概念引入到最小二乘支持向量机中的同时，采用网格搜索和交叉验证的方法寻找最佳参数组合，

2、使系统边际电价算法性能达到最佳。以美国加州电力市场的实际数据作计算实例，分别采用标准三层BP神经网络和模糊最小二乘支持向量机进行系统边际电价预测，结果表明基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测的方法有效提高了预测精度。关键词：模糊最小二乘支持向量机；系统边际电价；网格搜索；交叉验证中图分类号：TP311．13文献标志码：ASystemMarginalPriceForecastingUsingFuzzyLeastSquareSupportVectorMachineCAIZhen．hua(ZhanjiangPow

3、erSupplyBureau，Zhanjiang，Guangdong524000，China)Abstract：Amethodbasedonfuzzyleastsquaresupportvectormachine(FLS-SVM)isproposedforsystemmarginalprice(SMP)forecast．TheconceptoffuzzymembershipisintroducedintoFLS—SVMtoreducetheeffectsofsampledataoutliersonregressio

4、nperformance．Meanwhile，gridsearchandCROSSvalidationareadoptedtosearchthebestparametersandenableoptimalperformanceofSMPalgorithm．ThentakingthedataofCaliforniaelectricitymarketforcalculationexample，theSMPforecastingisperformedbyFLS-SVMandthestandard3-layerBPneur

5、alnetwork．Theresultsshowthattheproposedmethodeffectivelyincreasestheforecastingprecision．Keywords：fuzzyleastsquaresupportvectormachine(FLS·SVM)；systemmarginalprice(SMP)；gridsearch；crossvalidation电力市场中，电力供应商将发电公司总的或每市场供求关系。影响电力供给的因素有发电商(指台发电机每小时的电量一电价竞标曲线提交给电能参

6、与竞价者)报价及发电功率、市场外机组发电功交易中心。一方面，由电能交易中心对所有电力供率、网络约束和故障等，影响电力需求的因素主要应商的电量一电价竞标曲线进行累加，得到系统总是负荷需求(包括气象因素、节假日因素等)。供应电量一电价竞标曲线；另一方面，用户委托电系统边际电价是电力市场的核心因素，电价对力服务公司提交电能交易中心每小时的需求电量曲于每个市场参与者来说是极为重要的，事先较准确线，在此基础上，电能交易中心将两条总的供给与地知道未来的电价就能在激烈的市场竞争中处于有需求曲线放在同一坐标系中，相交点对应的价格即

7、利地位。因此，如何对系统边际电价进行准确预测为系统边际电价(systemmarginalprice，SMP)。已成为当前电力市场应用研究的热点。文献[1—2]可见，电力市场中影响系统边际电价的主要因素是最先尝试利用神经网络进行电价预测，文献E33把竞价空间的概念引入反向传播算法(back收稿日期：2008．10．2824广东电力第22卷propagation，BP)的神经网络中并对浙江电力市场式中：()是从输入空间到高维特征空间的非线进行短期电价预测。文献[4—5]则分别采用级联相性映射；∞为权值矢量；b为偏置值。

8、根据关的神经网络模型和小脑模型关节控制器神经网络Vapnik的结构风险最小化原理，函数估计问题就进行电价预测。文献1-6]利用时间序列法进行短期是寻找使风险函数最小的，()：电价预测，而文献[7]则提出含误差预测校正的自尺=1II∞It+告c·尺呻．(2)回归移动平均(auto-regressiveintegratedmovingaverage，ARIMA)