【摘 要】
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在对美国PJM电力市场日前电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种基于粒子群优化（PSO）和灰色GM（1,1）模型的日前电价预测方法。该方法首先采用滑动平均法对原始电价序列进行处
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在对美国PJM电力市场日前电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种基于粒子群优化（PSO）和灰色GM（1,1）模型的日前电价预测方法。该方法首先采用滑动平均法对原始电价序列进行处理,然后对处理后的电价序列建立等维新息GM（1,1）模型,并利用PSO最小化加权平均绝对百分比误差（MAPE）,进一步优化GM（1,1）模型的灰色背景值。对PJM电力市场2007年7月到9月的历史数据的算例研究表明,相对于传统GM（1,1）模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订
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