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文檔簡介
1、電力市場環(huán)境下，電價作為重要的經(jīng)濟杠桿，在建立和培育電力市場、優(yōu)化配置電力資源及調(diào)整各種利益關(guān)系等方面具有不可替代的作用。市場清算電價(Market Clearing Price，MCP)是供需雙方通過競爭產(chǎn)生的，是無系統(tǒng)約束情況下市場的唯一電價。對MCP的準確預(yù)測對于促進電力市場健康、穩(wěn)定、有序的發(fā)展具有十分重要的意義。
本文在分析以往電價預(yù)測方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，提出采用基于聚類算法改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Improved
2、Fuzzy Neural Network，IFNN)來預(yù)測MCP，該預(yù)測模型結(jié)構(gòu)簡單，通過對輸入輸出數(shù)據(jù)對的模糊C均值聚類確定模糊規(guī)則的數(shù)目，解決了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network，F(xiàn)NN)模糊規(guī)則數(shù)目難以確定以及網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜所帶來的訓(xùn)練時間長的問題。基于梯度下降算法的BP算法在訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時容易陷入局部極小值，且初始值選擇不當還會導(dǎo)致訓(xùn)練無法收斂，所以本文提出采用群智能算法中的粒子群算法(Particle Swa
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