陈芳华
- 作品数：4 被引量：147H指数：2
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家社会科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理更多>>
- 基于小波及神经网络组合模型的短期电价预测研究
- 陈芳华
- 可中断电力合同中新型期权的定价被引量：67
- 2004年
- 可中断电力合同是一种结合电力期权的风险管理工具,可有效地管理可中断负荷。可中断电力合同所结合的电力期权为新型复合电力期权而不是普通的期权,由于新型电力期权的复杂性导致不能求解期权价格的解析解,因此该文提出通过数值方法:蒙特卡罗法近似求解该复合电力期权的价格,并提出了该期权在无套利条件下的定价公式。该文通过电价的历史数据分析提出了电价的混合模型,以描述电价行为特性。算例对美国New England电力市场某月的复合电力期权进行定价,结果表明该期权价格与实际市场中的该期权价值间的误差小于5％,说明该文所提方法是有效的。该文提出的期权定价方法也适用于其它类型的电力期权,有推广价值和应用前景。
- 张显王锡凡王建学陈芳华
- 关键词：期权价格期权定价方法电价风险管理工具期权价值
- 基于小波分析和神经网络的分时段的短期电价预测
- 本文采用小波分解和神经网络作为工具对电价进行分时段预测.分时段电价序列的变化相对单一,有利于神经网络的学习训练,从而提高预测精度.本文以负荷率代表市场供求关系,并作为影响电价的重要因素.以与相关的相关系数作为选取电价影响...
- 张显王锡凡陈芳华
- 关键词：电力市场电价预测小波分析神经网络
- 文献传递
- 分时段短期电价预测被引量：80
- 2005年
- 分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一,有利于电价的分析建模,从而提高预测精度,因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。以小波分析和神经网络作为工具,对不同输入因素和不同预测方法下的电价预测精度进行了研究,并重点比较了基于分时段电价序列的预测方法和基于顺序电价序列的预测方法。算例采用美国新英格兰电力市场历史数据,对其2002年第4季度的电价进行了连续预测。与基于顺序电价序列的预测方法相比,分时段短期电价预测方法能够使平均相对百分比误差下降约3个百分点。
- 张显王锡凡陈芳华叶斌陈皓勇
- 关键词：电力市场电价预测小波分析神经网络
