基于免疫进化算法和小波神经网络的短期电价预测的开题报告.docx

基于免疫进化算法和小波神经网络的短期电价预测的开题报告
一、研究背景和意义：
随着电力市场化的发展，短期电价预测成为电力市场的重要研究方向之一。短期电价预测对电力生产企业、电力消费企业、电力交易机构以及电力市场运营商等都有重要的参考价值。准确地预测短期电价有助于制定合理的电力交易策略，优化电力调度方案，提高电力市场的效率和稳定性。然而，短期电价预测面临数据复杂、影响因素多样、随机性强等挑战，因此必须采用合理可靠的预测算法。
目前，已经有很多学者对短期电价预测进行了研究和探究，如基于神经网络、时间序列等预测方法，但是这些方法存在一定的局限性，比如神经网络很容易陷入局部解中，时间序列模型无法考虑非线性关系等。因此，本文拟采用免疫进化算法和小波神经网络相结合的方法，以提高预测准确性和稳定性。
二、研究内容和方法：
2.1研究内容
本文主要以实际电力市场数据为样本进行分析，建立基于小波神经网络的短期电价预测模型，并采用免疫进化算法对模型进行调参和优化，最终得到高准确度和稳定性的短期电价预测模型。
2.2研究方法
（1）小波神经网络
小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）是一种新颖的神经网络模型，能够将小波分析与神经网络相结合，具有较好的时间-频率分析特点。小波神经网络通过小波变换将原始时间序列信号分解成不同尺度下的子序列，再将子序列送入神经网络进行处理，建立预测模型。该方法具有良好的非线性逼近能力和适应性，能够很好地解决短期电价预测中的非线性问题。
（2）免疫进化算法
免疫进化算法（ImmuneEvolutionaryAlgorithm，IEA）是一种新兴的优化算法，其源自于人类免疫系统的进化过程。该算法通过模拟生物免疫系统的反应和进化过程，来优化模型参数和结构。在短期电价预测中，免疫进化算法可用于优化小波神经网络的结构参数和训练参数等。
三、研究计划和进度：
3.1研究计划
第一年：
1.收集电力市场实际数据，对数据进行清洗和预处理；
2.研究小波神经网络的基本原理和模型构建方法；
3.针对小波神经网络中的优化问题，研究免疫进化算法的基本原理和应用方法；
4.建立基于小波神经网络和免疫进化算法的短期电价预测模型，并初步验证其预测效果。
第二年：
1.优化基于小波神经网络和免疫进化算法的短期电价预测模型；
2.比较不同算法在短期电价预测中的预测准确度和稳定性；
3.分析不同因素对短期电价的影响，并针对性地选取不同的算法进行预测；
4.优化实验结果，进一步验证模型的有效性和可靠性。
3.2研究进度
目前已完成对小波神经网络和免疫进化算法的分析和调研，并对电力市场实际数据进行了初步预处理。下一步将会进一步研究小波神经网络和免疫进化算法的模型构建和优化方法，并建立基于两者相结合的短期电价预测模型。预计第一年可以完成短期电价预测模型的初步建立和实验验证，第二年将会进一步优化模型和进行深入的研究。