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考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
被引量:
11
1
作者
牛东晓
刘达
+1 位作者
冯义
李金超
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第22期44-48,共5页
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对...
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。
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关键词
电力市场
目前电价预测
外生变量
自回归滑动平均
广义自回归条件异方差
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职称材料
题名
考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
被引量:
11
1
作者
牛东晓
刘达
冯义
李金超
机构
华北电力大学工商管理学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第22期44-48,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70671039)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040079008)
河北省自然科学基金资助项目(G2005000584)。~~
文摘
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。
关键词
电力市场
目前电价预测
外生变量
自回归滑动平均
广义自回归条件异方差
Keywords
electricity market, day-ahead electricity price forecasting
exogenous variable
autoregressive moving average (ARMA)
generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH)
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
F123.9 [经济管理—世界经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型
牛东晓
刘达
冯义
李金超
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007
11
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