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图1 利用泛在数据前后预测值和预测输入均值对比
图2 基于模糊聚类的GA-BP神经网络预测流程
3.结论
泛在电力物联网建设为参与电力市场竞争的各主体提供了有利平台,在探究利用云计算和大数据制定报价策略的过程中,本文提供了一种新的思路和方法,初步获得了以下结论供市场主体参考:
1)采用基于“气象相似日”的带自适应动态规划校正的WNN模型进行负荷预测时,在泛在电力物联网的大数据支撑下,负荷预测精度将有所提高。
2)采用基于模糊聚类的GA-BP神经网络进行短期电价预测时,依托泛在电力物联网的全时空数据,电价预测值与实际值偏差变小,预测结果更具参考价值。
3)通过泛在平台的海量数据可以对售电成本进行更加准确的概率描述,从而在求解贝叶斯竞价博弈模型时可以得到质量更好的纳什均衡解。
后续研究方向
泛在电力物联网的构建使万物互联,数据信息呈爆炸式增长,后续将主要针对泛在电力物联网云平台提供的海量数据如何进行有效深度挖掘这一问题进行深入研究,包括数据库的开发,如何精准迅速的获取数据信息,以及高效快速的进行数据处理等。
参 文 格 式
彭谦,周晓洁,杨睿,贾梧桐.泛在电力物联网环境下的综合能源型售电公司参与电力市场竞争的报价策略研究[J/OL].电网技术:1-8[2019-0902].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20190731.1348.003.html.
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作者介绍
彭谦(1980),男,博士,教授级高级工程师,主要研究方向为电网规划、咨询,获省部级奖10余项,发表论文30余篇,国家级发明专利3项,软件著作权10项,E-mail:PQ.ncepu@163.com。
周晓洁(1994),女,硕士,主要研究方向为电力市场,发表SCI论文3篇,EI论文2篇,核心及会议若干,E-mail:15631292227@163.com。
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