基于数据挖掘技术和加权回归技术的电价预测

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1、浙江犬学硕士学位论文摘要几＼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

2、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V数据挖掘(DataMining，简称DM)，又称为数据库中的知识发现，是90年代中后期发展起来的人工智能分支。由于数据挖掘技术具有从大量数据中提取人们感兴趣的潜在知识和信息的显著优点，故其一出现就在各个领域获得了广泛的应用。本文主要使用数据挖掘中的一个重要技术一一相似搜索来进行价格预测。综合考虑影响电价的各种因素，本文提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和加权回归技术的电价预测新方法，该方法简单、方便，不仅能够较为准确的预测电力交易价格，而且还能检测出可能发

3、生价格钉的数据点并对这些点作单独的处理和预测。最后使用本方法对美国加州实际的系统清除价进行预测，收到了较好的效果，表明了本方法的有效性。关键词：电力市场电价预测价郜寸相似搜索数据挖掘IIl塑垩盔兰堡圭堂堡堡苎——ABSTRACTWiththederegulationofpowerindustryallovertheworld，establishingelectricitymarketstooptimizedistributionofresourcesisthetrendofpowerindustry．Elect

4、ricitypriceissuesarethekeyproblemsinthemarketsandhowtopricethespecialcommodity—electricityisessentialforthesmoothmarketoperation．Sousingtherelativehistoricdatainpredictingthefutureelectricitypriceisaverymeaningfulwork．Bothpowersystemloadandpricearetimeseries

5、．Theoreticallyspeaking，methodsappliedtoforecastloadcanbeusedtoforecastprice，suchasTimeSeriesAnalysis，ArtificialNeureNetworkandWaveletTransformetc．Butelectricitypriceismoredifficulttoforecastthanloadbecauseofitsinherentcharacteristicssuchasvolatilityandprices

6、pikes．DataMiningorKnowledgeDiscoveryinDatabasesisanewArtificialIntelligencebranchdevelopedsincel990s’．Sinceithasthecapacitytodistillconnotativeknowledgeandinformationfromabundantdata．datamininghasbeenusedwidelyinvariousfields．Oneoftheimportanttechniquesofdat

7、amining一一similaritysearehisusedinthisthesis．Thisthesisadvancesanewshort-termpriceforecastingmethodbasedontime-seriessimilaritysearchtechniqueandweightedregressiontechniqueaftercomprehensivelyanalyzestherelativefactors．Themethodcannotonlyforecastelectricitypr

8、iceexactly，butalsoexamineandforecastpricespikessuccessfully．TestingonCalifornia’selectricitymarketprovesthismethod’seffectivity．Keywords：ElectricityMarketSimilaritySearehPriceForecastingPriceSpi