基于缓冲算子和GM(1,1)模型的电价预测方法
基于大数据分析的电力市场价格预测模型研究
基于大数据分析的电力市场价格预测模型研究随着电力市场的发展和智能化技术的应用，电力市场价格预测的准确性对于电力行业的发展和运营至关重要。
基于大数据分析的电力市场价格预测模型研究成为了解决这一问题的重要方法之一。
本文将针对该问题展开论述，从数据收集、数据清洗、特征工程、模型建立和预测评估等方面入手，探讨基于大数据分析的电力市场价格预测模型研究。
首先，数据收集是构建电力市场价格预测模型的关键一步。
在电力市场中，可以收集的数据包括历史电力市场价格、能源市场供需情况、天气数据等。
这些数据可以通过电力市场交易所、能源供应商、气象部门等渠道获得。
获取足够多的历史数据对于模型的训练和预测具有重要意义。
其次，数据清洗是数据分析的前提，对于建立准确的预测模型至关重要。
数据清洗包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等步骤。
去重操作可以保证数据的唯一性，避免重复数据对模型训练造成干扰。
处理缺失值和异常值可以提高模型的准确性和稳定性，常用的方法有插值法、均值法、中值法等。
接下来是特征工程，即提取对电力市场价格预测有用的特征。
特征工程是为了减少数据维度和提高模型的泛化能力。
常见的特征包括历史价格、季节性、节假日等。
此外，还可以考虑加入外部因素，如经济指标、天气数据等对电力市场价格的影响。
特征工程需要综合考虑特征的相关性和实际意义，选择适合的特征对于模型的预测能力至关重要。
在特征工程完成后，可以选择适合的预测模型进行建立。
在电力市场价格预测中常用的模型包括ARIMA模型、灰色模型、神经网络模型等。
ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，可以考虑历史价格的趋势和季节性。
灰色模型是一种基于灰色理论的预测模型，可以考虑少量的历史数据进行预测。
神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型，可以通过大量的特征变量进行训练和预测。
不同模型的选择应该根据数据的性质和预测目标来确定。
最后，预测评估是为了评估预测模型的准确性和有效性。
常见的评估方法包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
季度性用电需求预测的移动平均GM(1,1)模型
季度变动的影响。先计算 4 个季度的移动平均值，在此基
统计与决策 2021 年第 9 期·总第 573 期 169
管理决策
础上继续计算相邻 2 个移动平均值的移动平均值，得到序 列的二次移动平均趋势值，计算过程根据定义 2 中的式 （4）、式（5）两式进行，对应的移动项数分别为 4 和 2。
步骤 2：将原始数据分别除以对应的二次移动平均趋 势值，得出修匀比率，从而使数据振荡的影响因素得以消 除；进一步将各年同季度的修匀比率进行平均，分别得到 4 个季度的季度性影响因素的权值，以表明各季度的季度 变动程度。
中图分类号：C81；N941.5
文献标识码：A
文章编号：1002-6487（2021）09-0168-04
0 引言
经济和社会的发展与电力消耗密切相关，而电力能源 作为一种特殊的商品，很难被存储，是实时消耗的,需要将 所发的电量迅速地通过电网输送到用户端消耗，实现发 电、用电的动态平衡。发电的不足与过量均会造成一定 的社会问题、经济问题和环境问题。因此，准确预测用电 需求后，再进行指导发电配电，维持电力市场供需平衡， 具有重要的现实意义。常用的用电需求预测的方法包 括：指数平滑[1]、线性模型的使用[2]、回归分析[3,4]、自回归综 合移动平均（ARIMA）模型[5]、支持向量机（SVM）模型[6]和 人工神经网络模型[7]，上述方法都是基于大数据集的统计 建模方法。
Forecasting of Railway Container Shipping Volume Based on Deep Learning
Yan Yubo, Ren Shuang, Jin Xubo
(School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
基于弱化缓冲算子和GM(1
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｆｒ ｃ ｕ ｅ ｈ ａ ｉ ｇ ｉ ｏ ｌ ａ ｅ ｒ ｃ ｓ ，ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｈ ｔｅ ｓ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｆ ｔａ ｍａｉ ａ ｔ ｒ ｅ ｌｎ ｓ ａ ｃ ｍｐ ｉ ｔ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ｓｒ ｓ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｏ ｒ ｕ ｔ ｃ ｃ
ｑ ａ ｉｙ ａ ｄ ｓ ｅ ｄ ｏ ａ ｔ ｒ ｅ ｌ ｇ，ｉ ｉ ｅ ｅ ｓ ｒ ｏ ｐ ｅ ｉ ｔｔ ｅ ｓｒ ｓ ｎ ｔ ａ ｉ ｔｏ ｅ ｄ ｎ ｙ ｄ ｎ ｍｉ ａｌ ｕ ｌｔ ｎ ｐ ｅ ｆｆ ｃ ｕ ｅ ｈ ａｉ ｒ ｎ ｔ ｓ ｎ ｃ ｓ ａｙ ｔ ｒ ｄ ｃ ｈ ｔｅ ｓ ａ ｄ ｉｓｖ ｒａ ｉ ｎ ｔ ｎ ｅ ｃ ｙ ａ ｃ ｌ ｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｎ ｔ ｅ ｃ ｕ ｓ ｆ ｆａ ｔ ｒ ｅ ｌｎ ｎ ｃ ｕ ａ ｅ ｙ ｉ ｈ ｏ ｒ ｅ ｏ ｒ ｃ ｕ ｅ ｈ ａ ｉ ｇ， Ｓ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｄ ｆ ｒ ｅ ｆｏ ｆａ ｔ ｒ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｄ ｖ ｃ ｏ Ｏ ｔ ａ ｈ ｐ ｌｅ ｏ ｃ ｒ ｍ ｒ ｃ ｕ ｅ ｔｅ ｔ ｎ ｅ ｉ ｅ ｎ
山羊 骨 折 模 型 进 行 动 物 实 验 ， 取 活 体 山 羊 骨 折 愈 合 过 程 中 创 伤 断 面 的 日平 均 应 力 ， 用 该 方 法 进 行 建 模 ， 骨 折 获 利 对
愈 合 过程 中次 日的创 伤 断 面 应 力 进行 动态 预测 ， 与 基 于 Ｇ １ １ 等维 新 息 模 型 的应 力预 测 结 果 进 行 比较 。 应 力 并 Ｍ（ ， ） 预 测 结 果 表 明 ： 提 出 的基 于 弱 化 缓 冲算 子 和 Ｇ １ １ 等 维 新 息 模 型 的 应 力 预 测 方 法 具 有 很 高 的 预 测 精 度 ， 预 所 Ｍ（ ， ） 以 测 误 差 的 平 方 和 作 为 评 价 指 标 ， 预测 精 度 达 到基 于 Ｇ １ １ 等 维 新 息 模 型应 力 预 测 方 法 的 ４ 其 Ｍ（ ， ） ０倍 以 上 ， 有 较 好 具
非等步长灰色GM(1,1)模型及其建筑物沉降预测中的应用
（ １ ， ２ ， ， ｎ ）： （ （ ）＋ ， ” ２ （ ） （ ） … （ ） ‘ １ ． ” （ ）
（ ） ：— — ｋｄ —
，‘ 一
１－
１
［ 后 （ （ ）＋ ｋ＋１ ）＋… ＋ ｎ ］ （ ）
（） １
十 ， ，‘ ｎ ）＝Ｘ ＋ ， 中 ＝ （ ，２ ２ … ∞（ ）＋ 其 ｌｓ ，
２ ．许 昌职 业技 术 学 院 ， 南 许 昌 河 ４ １０ ） ６００
摘 要 ： 文献 ¨ 非等 步长 灰 色 Ｇ １ １ 模 型 建模 基础 上 ， 出根 据沉 降观 测振 荡序 列 建 立非 等 步 长 在 Ｍ（ ， ） 提
灰 色 Ｇ １ １ 模 型 的改进 方 法 。利 用青 岛 一 高层 建 筑 物 的 沉 降监 测 数 据 ， 据 改进 的非 等 步 长灰 Ｍ（ ， ） 根 色 Ｇ １ １ 模 型对 建 筑物沉 降进行 了预 测和 分析 ， Ｍ（ ， ） 通过 与 改进 前 的模 型预 测 结果 的 比较 分 析 ， 证 验
击 波 的 干 扰 而 失 真 。此 时 系 统 行 为 数 据 已 不 能 正 确
对 于随 机振 荡 序 列 ， 用 的 弱 化 算 子 有 平 均 弱 常
化缓 冲 算 子 （ ＡＷＢ 、加 权 平 均 弱 化 缓 冲 算 子 Ｏ）
的反 映 系统 的真实 变化 规 律 。
设 Ｘ 。 ＝ （ 。（ ） 。（ ） … ，‘ （ ） ‘ １ ，‘ ２ ， 。 ｎ ）为 系
弱化 算 子 ， 反之 则 为强化 算 子 。
１ １ 序 列算 子与 灰 色序 列 生成 ． 对 于 冲击 扰 动 系 统 预 测 ， 型 选 择 理 论 也 将 失 模 去其 应 有 的 功 效 。 因 为 问 题 的症 结 不 在 模 型 的 优 劣， 而是 由于 系 统 行 为数 据 因 系统 本 身 受 到 某 种 冲
灰色系统理论中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
灰色系统理论中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下面模型属于隐性灰色组合模型的是（）参考答案:灰色经济计量学模型2.下面哪个不是显性灰色组合模型（）参考答案:灰色生产函数模型3.基于中心点可能度函数的灰色聚类评估模型适用于参考答案:易于判断最可能属于各灰类的点，但灰类边界不清晰的情形4.根据灰色定权聚类系数的值对聚类对象进行归类，称为参考答案:灰色定权聚类5.灰色评估系数向量的熵具有哪些性质参考答案:非负性，对称性，扩展性，分解性，极值性6.灰色变权聚类评估模型适用于参考答案:指标的意义，量纲皆相同的情形7.按聚类对象划分，灰色聚类可以分为哪两类（）参考答案:灰色关联聚类和基于可能度函数的灰色聚类8.下列论断中错误的是（）参考答案:计算灰色绝对关联度不需要事先施以关联算子的作用9.下面那个不是灰色关联公理()参考答案:对称性10.序列的增值特性，是指当两个增长序列的绝对增值量相同时，初值小的序列的相对增长速度要（）初值大的序列参考答案:大于11.灰色关联分析的基本思想是（）参考答案:根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密12.以下哪一项不是缓冲算子的作用（）参考答案:提高模型模拟和预测精度13.下列哪个是准光滑序列应满足的条件()参考答案:<0.514.若序列 X=(5,8，21，24,35)，下列哪个是其紧邻均值算子作用序列（)参考答案:( 7.5, 14.5, 22.5, 29.5)15.若序列X=（10155，12588，23480，35388），则其二阶平均弱化缓冲序列XD2为（）参考答案:（27260，29547，32411，35388）16.下面那个不是缓冲算子公理（）参考答案:唯一性公理17.下列论断正确的是（）参考答案:一般灰数是由若干个区间灰数或白数构成的并集18.关于灰数的“核”，下列论断正确的是（）参考答案:灰数的“核”体现了灰数取值的平均状态19.关于灰数的可能度函数，下列论断错误的是（）参考答案:可能度函数描述一个灰数取某一数值的概率20.区间灰数是（）参考答案:既有下界又有上界的灰数21.何谓灰数（）参考答案:知道取值范围不知道确切值的数22.下列国家中没有培养出灰色系统领域博士生的是参考答案:吉布提23.下列哪个不属于灰色系统理论的基本原理参考答案:互克性原理24.下列哪个不是不确定性系统的基本特征参考答案:层次不清晰25.下面哪个是确定性系统研究方法参考答案:运筹学26.灰色系统着重研究的对象是参考答案:外延明确，内涵不明确27.聚核权向量组ηk（k=1,2,…,s）中的第k个向量应满足（）参考答案:以上各条应同时满足28.一致效果测度满足（）参考答案:以上答案均正确29.关于灰靶决策，下列论断正确的是（）参考答案:在球形灰靶决策中，“中靶”的决策方案具有可比性30.下列论断正确的是（）参考答案:效益型目标效果测度函数反映效果样本值与最大效果样本值的接近程度及其远离目标效果临界值的程度31.下列决策四要素中，哪个是进行决策的起点（）参考答案:事件32.建立灰色生产函数模型的过程中，估计模型参数的数据是 ()参考答案:GM（1,1）模型模拟数据序列33.估计经济计量学模型参数，常常会出现一些难以解释的现象，如一些重要解释变量的系数不显著或某些参数估计值的符号与实际情况或经济分析结论相矛盾，个别观测数据的微小变化引起多数估计值发生很大变动等.。
电力市场中电价预测技术的使用教程与准确度评估
电力市场中电价预测技术的使用教程与准确度评估引言：电力行业是现代社会的重要组成部分，对于电力市场中的参与者来说，准确预测电力价格对于决策和规划至关重要。
本文将介绍电力市场中电价预测技术的使用教程，包括常用的预测方法和模型，并对这些方法的准确度进行评估。
一、电价预测方法及模型介绍1. 时间序列分析法时间序列分析法是电价预测中常用的方法。
它基于过去的历史数据，通过分析数据的趋势、季节性和周期性变动等特征，来预测未来的电价。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑法等。
2. 基于统计学模型的方法基于统计学模型的方法利用大量历史数据进行建模和预测，通过对数据进行回归分析、因子分析和概率模型等，来预测电价的变动趋势。
常用的统计学模型包括线性回归模型、多元回归模型、灰色预测模型等。
3. 人工智能方法近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的电力市场开始采用基于机器学习和深度学习的方法进行电价预测。
这些方法通过训练神经网络模型，利用大量历史数据进行学习和模型参数的优化，来提高预测的准确度。
二、电价预测技术的使用教程1. 数据收集和整理首先，需要收集电力市场的历史数据，包括电力需求、电力供给、天气等相关数据。
这些数据可以通过电力市场监测系统、公开的统计数据以及气象数据等渠道获取。
然后，将收集到的数据进行整理，确保数据的完整性和准确性。
2. 特征工程在进行电价预测之前，需要对数据进行一些处理和特征提取。
常见的处理方法包括数据的平滑、去除异常值和缺失值的填补等。
然后，从整理好的数据中提取出与电价变动相关的特征，例如日期、时间、季节、节假日等。
这些特征可以帮助模型更好地学习电价的规律。
3. 选择合适的预测模型根据任务的需求和数据的特点，选择适合的电价预测模型。
如果数据具有明显的时间序列特征，可以考虑使用时间序列模型；如果数据的变动受多个因素影响，可以尝试使用统计学模型；如果数据较为复杂且无明显规律，可以考虑使用人工智能方法。
基于缓冲算子和指数修正的优化灰色预测模型的中长期负荷预测
算子 对原 始数 据进 行处 理 。
１ ＧＭ（ １ ， １ ） 模 型
Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型是 最 常 见 的一 种 灰 色 动态 预 测 模 型， 该模 型 由一 个单 变量 的一 阶微分 方程 构成 。具 体 步骤 如下 ：
１ ． １ 累加生 成
模 的精 度 要求 较 高 ， 可保 持 原 系 统 的特 征 ， 较好 的
【 关键词 】 灰色模型 负荷预测 缓冲算子 【 中图分类号 】 Ｔ Ｍ７ １ ５ 【 文献标 识码 】 Ａ
０ 引 言
灰 色 系统 理 论 通 过整 理 原 始 数 据 以 弱化 随机 性， 而 后在 此基 础上 建模 和 预测 。灰 色 预测 模 型具
偏 差较 大 ； 二 是 不 太 适合 于长 期 的 预测 ， 预测 精 度 较高 的数 据仅 仅是 最 近 的几 年 。 为 了解决 以上 的 问 题， 本 文 针对 上 述 的不 足 之处 ， 主要 是 运 用 了缓 冲
反 映 系统 的实 际情 况 。然 而 预测 实 践表 明 ．用 Ｇ Ｍ
累加 生成 能使 任 意非 负数 列 、 摆动 的与非 摆 动
的， 转化 为非 减 的 、 递 增 的数列 。 通 过累 加生成 后 得
（ １ ， １ ） 模 型进 行 预 测 时 ， 有 时 候 的 预 测结 果 效 果 不
有要 求 样本 数据 少 、不考 虑 分布 规 律和 变化 趋 势 、
原 理 和计 算 过 程 简 单等 优 点 ， 因而 ， 灰 色理 论 已经 应用 到许 多 的领 域 。 Ｇ Ｍ模 型具 有 以下 的特点 ： １ ） 建 立模 型所 需要 的信息 较少 ，通 常 只要４ 个 以上 数 据 即可 建模 ； ２ ）不 必知 道原 始数 据分 布 的先 验 特征 ， 对 无 规 律 或 是 服从 任 何 分 布 的任 意 离 散 的 原 始 序 列 ，通过 有 限次得 生成 即 可转 化成 有 序数 列 ； ３ ） 建
电力系统中的电价预测算法研究
电力系统中的电价预测算法研究随着电力市场的逐步改革和发展，电价预测成为电力系统运营和市场参与者所关注的重要问题之一。
准确的电价预测对于电力市场参与者的决策制定和电力系统的稳定运行具有重要意义。
本文将探讨电力系统中的电价预测算法研究，并介绍几种常用的算法及其应用。
一、电力系统中的电价预测算法1. 时间序列法时间序列法是最常见和广泛应用的电价预测算法之一。
它基于历史数据的模式和趋势，通过对电价时间序列进行分析和建模来进行预测。
常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）。
这些模型能够捕捉电价的长期趋势和季节性变动，从而提供准确的预测结果。
2. 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过对历史数据进行统计分析和建模来进行电价预测。
其中，常用的方法包括回归分析、时间序列分析和协整模型等。
这些方法能够分析电价与各种影响因素之间的关系，从而提供准确的预测结果。
例如，回归分析可以通过建立电价与供需关系之间的数学模型来准确预测电价。
3. 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的计算模型，具有非线性、自适应和强大的拟合能力。
在电价预测中，人工神经网络能够通过对大量历史数据的学习和训练，自动寻找电价的模式和趋势，并进行准确的预测。
人工神经网络在电力系统中的电价预测中得到广泛应用，并取得了良好的效果。
二、电力系统中的电价预测算法应用1. 电力市场参与者的决策支持电力市场参与者包括发电厂、电力交易商和用户等，他们需要根据电价预测结果做出相应的决策。
电力系统中的电价预测算法可以提供准确的电价预测结果，为市场参与者的决策制定提供科学依据。
例如，发电厂可以根据电价预测结果调整发电计划，电力交易商可以根据电价预测结果进行电力交易策略的制定。
2. 能源调度和市场运营电力系统的能源调度和市场运营需要准确的电价预测结果来进行计划和决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中图分类号 ：Ｆ４０７．６１
文献标 识码 ｝Ａ
文章缡 号 ：０５５９—９３４２（２０１８）１１．０１０９－０４
Ｏ 引 言
自新 一 轮 电 力 市 场 改 革 开 始 ， 我 国 发 电 侧 和 售 电 侧 电力 市 场 的 建 设 取 得 了 显 著 的 成 效 ， 作 为 市 场 核 心 因 素 之 一 的 电 价 也 发 生 了 相 应 的 变 化 。 尽 管 各 地 电 力 市 场 模 式 不 同 ， 电 价 形 成 机 制 也 不 同 ， 但 电 价 随 需 求 变 化 、 电 价 变 化 影 响 需 求 量 是 不 会 改 变 的 。 在 开 放 的 电 力 市 场 环 境 下 ， 电 价 的 调 节 作 用 将 更 加 显 著 。 因 此 ， 电 价 预 测 一 直 是 电 力 市 场 研 究 的 热 点 问题 之 一 ，也 是 市 场 参 与 者 亟 待 解 决 的课 题 之 一 。
第 ４４卷 第 １１期
２０１８年 １１月
水 力 发 电
ห้องสมุดไป่ตู้
基 于 缓 冲 篡 子 和 ＧＭ （１ Ｓ
模 型 的 电 价 预 测 ．去
匡 鹏 ，李 刚 ，刘本 希
（大连 理 工 大 学 水 电 与水 信 息研 究 所 ，辽 宁 大 连 １１６０２４）
摘 要 ：在以水电等清洁能源为 主的电力市场 环境中 ，电价波动较为 明显 。由于 冲击 扰动作用 导致市 场行为数据 信 息 本 身 失 真 ，直 接 建 模 预 测 电价 已难 以得 出 准 确 的 结 果 ，需 要 削 弱 甚 至 消 除 冲 击 扰 动 作 用 。利 用 缓 冲 生 成 序 列 对 原 始数据序列施 以缓 冲算 子，可淡 化或 消除 冲击扰 动对 系统 行 为数 据序列 的影 响。分别 采用 原始 序列 和缓 冲生成 序 列 ，对 某 省 自开 展 市 场 化 交 易 以 来 的 电 价 统 计 信 息 进 行 建 模 ，分 析 结 果 表 明 ，缓 冲算 子 对 提 高 预 测 精 度 是 切 实 有 效 的 。 关 键 词 ： 电价 波 动 ；灰 色 预 测 ； 冲击 扰 动 ；缓 冲算 子
Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｐｒｉｃｅ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｍ ｅｔｈｏｄ Ｂａｓｅｄ ｏＲ Ｂｕｆｆｅｒ Ｏ ｐｅｒａｔｏｒ ａｎｄ Ｇ ｒｅｙ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｍ ｏｄｅｌ ＫＵＡＮＧ Ｐｅｎｇ， ＬＩ Ｇａｎｇ， ＬＩＵ Ｂｅｎｘｉ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ １ １ ６０２４，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｐｒｉｃｅ ｓｈｏｗｓ ｌａｒｇｅ ｆ ｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｍ ａｒｋｅｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｄｏｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ ｃｌｅａｎ ｅｎｅｒｇｙ， ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ． Ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｅｈｉｎｄ ｔｈｅ ｍ ａｒｋｅｔ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｄａｔａ ｉｓ ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ， ｗｈｉｃｈ ｍ ａｋｉｎｇ ｉｔ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａｃｃｕｒａｔｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｐｒｉｃｅ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ， ＳＯ ｉｔ ｉｓ ｎｅｃｅｓｓａｒｙ ａｎｄ ｖｉｔａｌ ｔｏ ｗｅａｋｅｎ ｏｒ ｅｖｅｎ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ｂｅｆｏｒｅ ｍ ｏｄｅｌｉｎｇ． Ａ ｂｕｆｆｅｒ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｄａｔａ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｔｏ ｄｉｌｕｔｅ ｏｒ ｅｌｉｍ ｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｉｍ ｐａｃｔ ｏｆ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ ｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｄａｔａ ｓｅｑｕｅｎｃｅ， ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｂｕｆｆｅｒｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍ ｏｄｅｌ， ｔｈｕｓ ｃａｎ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｒｅｓｕｌｔｓ． Ａｓ ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ， ｔｈｅ ｇｒｅｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｔｈａｔ ｕｓｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｄａｔａ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ａｎｄ ｂｕｆｆｅｒｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｆ ｏｒ ａ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ ｅｌｅｃｔｒ ｉｃｉｔｙ ｍ ａｒｋｅｔ， ａｎｄ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｂｕｆｆｅｒ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｉｓ ｕｓｅｆｕｌ ｆｏｒ ｉｍ ｐｒｏｖｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋ ｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ： ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｐｒ ｉｃｅ ｆ ｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ； ｇｒｅｙ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ； ｉｍｐａｃｔ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ； ｂｕｆｆｅｒ ｏｐｅｒａｔｏｒ
近 年 来 ，诸 多 学 者 就 电 价 预 测 进 行 了 大 量 的 研 究 ，提 出 了 多 种 电 价 预 测 方 法 ：① 时 间 序 列 法 。
其 对 历 史 数 据 进 行 建 模 分 析 ， 预 测 未 来 电 价 变 化 趋 势 ，但 对 具 有 较 大 幅 度 波 动 的 数 据 ， 预 测 结 果 会 存 在 较 大 误 差 。 ② 市 场 模 拟 法 ” 。 结 合 大 量 市 场 运 行 数 据 ，通 过 仿 真 模 拟 ，分 别 得 出 市 场 总 供 给 曲 线 和 需 求 曲 线 ，进 而 预 测 市 场 电 价 及 其 概 率 分 布 。 ③ 神 经 网 络 法 。 是 目前 较 为 常 用 的 一 种 预 测 方 法 ，从