人工智能與電力現(xiàn)貨市場預(yù)測

第一章　計算機(jī)技術(shù)在電力現(xiàn)貨市場中的應(yīng)用背景 1
第一節(jié)　電力現(xiàn)貨市場的概述 1
一、電力現(xiàn)貨市場的定義 1
二、電力現(xiàn)貨市場的特點(diǎn) 3
三、電力現(xiàn)貨市場的現(xiàn)狀 5
四、電力現(xiàn)貨市場的未來發(fā)展趨勢 8
第二節(jié)　計算機(jī)技術(shù)的基本概述 10
一、計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展歷程 10
二、計算機(jī)技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 13
三、計算機(jī)技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 15
四、計算機(jī)技術(shù)在電力市場中的優(yōu)勢 17
第三節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預(yù)測的理論基礎(chǔ) 20
一、電力負(fù)荷預(yù)測的基本理論 20
二、電力價格預(yù)測的基本理論 22
三、預(yù)測模型與方法簡介 24
四、現(xiàn)有預(yù)測方法的比較 27
第四節(jié)　計算機(jī)技術(shù)與電力市場預(yù)測的結(jié)合 29
一、大數(shù)據(jù)在電力市場預(yù)測中的應(yīng)用 29
二、云計算在電力市場預(yù)測中的應(yīng)用 31
三、人工智能在電力市場預(yù)測中的應(yīng)用 33
第二章　電力現(xiàn)貨市場的負(fù)荷預(yù)測 36
第一節(jié)　負(fù)荷預(yù)測的基本方法 36
一、負(fù)荷預(yù)測的重要性 36
二、負(fù)荷預(yù)測模型的選擇 38
三、負(fù)荷預(yù)測模型的評估標(biāo)準(zhǔn) 40
第二節(jié)　機(jī)器學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 42
一、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 42
二、機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 44
三、機(jī)器學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測中的流程 46
四、負(fù)荷預(yù)測中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型比較 48
第三節(jié)　深度學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 49
一、深度學(xué)習(xí)的原理與應(yīng)用 49
二、深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)介紹 51
三、深度學(xué)習(xí)在電力負(fù)荷預(yù)測中的實踐 54
四、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法 56
第三章　電力現(xiàn)貨市場的價格預(yù)測 59
第一節(jié)　價格預(yù)測的理論基礎(chǔ) 59
一、電力市場價格波動的原因 59
二、價格預(yù)測模型的選擇 61
三、價格預(yù)測模型的評價標(biāo)準(zhǔn) 63
四、電力價格預(yù)測的重要性 64
第二節(jié)　統(tǒng)計學(xué)方法在價格預(yù)測中的應(yīng)用 66
一、時間序列分析法和回歸分析方法 66
二、線性回歸模型 69
三、VAR模型和VECM模型 70
四、統(tǒng)計學(xué)方法的優(yōu)勢和局限性 72
第三節(jié)　計算智能方法在價格預(yù)測中的應(yīng)用 74
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 74
二、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法 77
三、支持向量機(jī)算法 79
四、計算智能方法的應(yīng)用效果 80
第四章　電力現(xiàn)貨市場的風(fēng)險預(yù)測 83
第一節(jié)　電力市場風(fēng)險的種類 83
一、市場價格風(fēng)險 83
二、電力負(fù)荷風(fēng)險 85
三、政策風(fēng)險 87
四、自然災(zāi)害風(fēng)險 89
第二節(jié)　風(fēng)險評估的常用方法 92
一、風(fēng)險評估的基本流程 92
二、風(fēng)險評估的定性方法 94
三、風(fēng)險評估的定量方法 96
四、風(fēng)險評估模型的選擇 98
第三節(jié)　計算機(jī)技術(shù)在風(fēng)險評估中的應(yīng)用 100
一、大數(shù)據(jù)在風(fēng)險評估中的作用 100
二、機(jī)器學(xué)習(xí)在風(fēng)險評估中的應(yīng)用 103
三、風(fēng)險評估模型的優(yōu)化 105
四、計算機(jī)技術(shù)在風(fēng)險預(yù)測中的優(yōu)勢 107
第四節(jié)　風(fēng)險預(yù)測的分析 109
一、基于計算機(jī)技術(shù)的風(fēng)險預(yù)測 109
二、風(fēng)險預(yù)測模型的效果對比 111
三、提升風(fēng)險預(yù)測精度的建議 113
四、風(fēng)險預(yù)測的未來發(fā)展方向 115
第五章　電力現(xiàn)貨市場預(yù)測的發(fā)展前景 118
第一節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預(yù)測的未來趨勢 118
一、新能源對市場預(yù)測的影響 118
二、市場預(yù)測技術(shù)的前沿發(fā)展 120
三、預(yù)測模型的創(chuàng)新與優(yōu)化 122
第二節(jié)　人工智能在電力現(xiàn)貨市場預(yù)測中的發(fā)展 124
一、人工智能的最新進(jìn)展 124
二、人工智能在市場預(yù)測中的深度應(yīng)用 126
三、人工智能預(yù)測模型的優(yōu)勢 128
四、人工智能的未來前景 130
第三節(jié)　計算機(jī)技術(shù)與電力市場的深度融合 132
一、邊緣計算技術(shù)在電力市場中的應(yīng)用 132
二、區(qū)塊鏈在電力市場中的應(yīng)用 134
三、物聯(lián)網(wǎng)在電力市場中的應(yīng)用 138
四、綜合技術(shù)對電力市場預(yù)測的影響 140
第四節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預(yù)測的實踐挑戰(zhàn) 143
一、預(yù)測精度的提升難點(diǎn) 143
二、數(shù)據(jù)獲取與處理的難點(diǎn) 146
三、模型泛化能力的問題 149
四、實際應(yīng)用中的其他挑戰(zhàn) 151
結(jié)語 155
參考文獻(xiàn) 156