聚类分析与支持向量机在电价预测中的应用研究

"聚类电价预测方法研究 (2007年) - 电子科技大学学报" 本文主要探讨了电力市场价格预测中的一个创新方法，即基于聚类分析的电价预测模型。这一模型旨在解决电价变化模式的复杂性问题，通过将整体预测任务分解为多个较小的、特征更为明显的子问题来提高预测精度。以下是对该研究的详细阐述： 首先，文章指出电价预测的挑战在于其非线性和多变性，这使得传统的单一预测模型难以准确捕获其动态行为。因此，研究人员提出了一种新的策略，利用聚类分析来处理这个问题。聚类分析是一种无监督学习方法，能够发现数据中的自然群体或结构，将相似的数据点分到同一组中。 在这个模型中，减聚类算法被用来自动识别最佳的聚类数量，并计算出最优的初始聚类中心。减聚类算法是一种自底向上的聚类方法，它逐步合并相近的簇，直到满足预设的终止条件，如达到理想的聚类数量。这种方法有助于减少人为设定参数的不确定性，提高模型的适用性。 接着，K-均值算法被应用于进一步优化聚类结果。K-均值是一种广泛应用的聚类算法，它通过迭代过程调整每个数据点的归属，以最小化簇内的方差。在完成聚类后，每个子空间内部的电价数据具有相似的特性，因此可以使用支持向量机（SVM）进行建模和预测。SVM是一种强大的机器学习工具，尤其适用于处理小样本和非线性问题，能有效地捕捉电价的复杂变化。 在实际应用中，研究者选取了美国PJM电力市场的历史边际电价数据进行仿真实验。PJM是北美最大的区域电网之一，其电价波动反映了市场的实时供需状况。实验结果表明，基于聚类分析的预测模型能够显著提升电价预测的准确性和稳定性，这对于电力市场参与者制定交易策略、风险管理和决策具有重要意义。 这篇论文贡献了一种结合聚类分析与支持向量机的电价预测新方法，解决了传统预测模型在面对电价复杂性时的不足。这一方法不仅提高了预测精度，还展示了在实际电力市场环境中的有效性，对于理论研究和实践操作都具有较高的参考价值。