基本信息:
- 专利标题： 一种基于BP神经网络的电力市场短期电价预测方法
- 申请号：CN202211271696.2 申请日：2022-10-18
- 公开(公告)号：CN115545787A 公开(公告)日：2022-12-30
- 发明人： 王荣茂 , 徐熙林 , 张晔 , 李青春 , 刘淼 , 张建
- 申请人： 辽宁电力交易中心有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
- 申请人地址： 辽宁省沈阳市和平区宁波路18号; ;
- 专利权人： 辽宁电力交易中心有限公司,国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,国网辽宁省电力有限公司
- 当前专利权人： 辽宁电力交易中心有限公司,国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,国网辽宁省电力有限公司
- 当前专利权人地址： 辽宁省沈阳市和平区宁波路18号; ;
- 代理机构： 成都博领众成知识产权代理事务所
- 代理人： 宋红宾
- 主分类号： G06Q30/02
- IPC分类号： G06Q30/02 ; G06Q50/06 ; G06N3/04
摘要：
本发明公开了一种基于BP神经网络的短期电价预测方法，包括以下步骤：(1)选取输入数据样本；(2)确定BP神经网络隐含层节点数，BP神经网络的初始化，设置初始权值为随机的一个非零的数值；(3)为训练提供一个按要求格式的输入和输出数据矩阵；(4)计算隐含层中各神经元的输入值和输出值；(5)计算输出层各神经元的输入值和输出值；(6)计算输出层的误差；(7)判断输出误差是否满足要求(8)反向计算每层权值修正量(9)修改输出层和隐层的权值；(10)返回第四步，循环上述步骤，直到误差满足设置的精度为止。对短期电价波动进行较为准确的判断，促进市场能源资源配置的效率和效果。