【摘 要】
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电力市场环境下，电价作为重要的经济杠杆，在建立和培育电力市场、优化配置电力资源及调整各种利益关系等方面具有不可替代的作用。市场清算电价(Market Clearing Price，MCP)是供
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电力市场环境下，电价作为重要的经济杠杆，在建立和培育电力市场、优化配置电力资源及调整各种利益关系等方面具有不可替代的作用。市场清算电价(Market Clearing Price，MCP)是供需双方通过竞争产生的，是无系统约束情况下市场的唯一电价。对MCP的准确预测对于促进电力市场健康、稳定、有序的发展具有十分重要的意义。
本文在分析以往电价预测方法优缺点的基础上，提出采用基于聚类算法改进的模糊神经网络(Improved Fuzzy Neural Network，IFNN)来预测MCP，该预测模型结构简单，通过对输入输出数据对的模糊C均值聚类确定模糊规则的数目，解决了模糊神经网络(Fuzzy Neural Network，FNN)模糊规则数目难以确定以及网络复杂所带来的训练时间长的问题。基于梯度下降算法的BP算法在训练模糊神经网络时容易陷入局部极小值，且初始值选择不当还会导致训练无法收敛，所以本文提出采用群智能算法中的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)来优化IFNN的结构参数。
本文以北欧电力市场的现货市场为背景，通过对MCP的分析，重点考虑了历史电价、负荷和时段三个因素对MCP的影响，确定了预测模型的输入变量。为了验证本文提出方法的可行性，使用Matlab语言编写预测程序，对每个交易日24个交易时段的电价分别建模预测，取得了较为满意的预测结果。
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