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人工智慧與電力現貨市場預測

  • 作者：楊光|責編:呂夢瑤//陳景薇
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122477484
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：158
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了電力現貨市場的預測機制及電腦技術的應用。首先，分析了電力現貨市場的定義、特點和現狀，並探討了電腦技術在電力現貨市場中的應用潛力。其次，重點解析了負荷預測、價格預測和風險預測的具體問題，涵蓋理論介紹、技術應用和案例分析三部分，理論部分闡述了預測方法及其局限性，技術應用部分深入探討了電腦技術的應用方案，案例分析部分通過真實數據驗證了技術的實踐性。最後，展望了電力現貨市場的未來發展，特別是人工智慧和大數據等新技術的應用前景。
    本書可供電電力行業從業者參考，如發電企業、供電公司、售電公司的管理人員、交易員、工程師等，也可供能源領域科研人員與高校相關專業的師生學習。
作者介紹
楊光|責編:呂夢瑤//陳景薇
目錄
第一章  電腦技術在電力現貨市場中的應用背景
  第一節  電力現貨市場的概述
    一、電力現貨市場的定義
    二、電力現貨市場的特點
    三、電力現貨市場的現狀
    四、電力現貨市場的未來發展趨勢
  第二節  電腦技術的基本概述
    一、電腦技術的發展歷程
    二、電腦技術的主要應用領域
    三、電腦技術在能源領域的應用
    四、電腦技術在電力市場中的優勢
  第三節  電力現貨市場預測的理論基礎
    一、電力負荷預測的基本理論
    二、電力價格預測的基本理論
    三、預測模型與方法簡介
    四、現有預測方法的比較
  第四節  電腦技術與電力市場預測的結合
    一、大數據在電力市場預測中的應用
    二、雲計算在電力市場預測中的應用
    三、人工智慧在電力市場預測中的應用
第二章  電力現貨市場的負荷預測
  第一節  負荷預測的基本方法
    一、負荷預測的重要性
    二、負荷預測模型的選擇
    三、負荷預測模型的評估標準
  第二節  機器學習在負荷預測中的應用
    一、機器學習的基本概念
    二、機器學習演算法介紹
    三、機器學習在負荷預測中的流程
    四、負荷預測中的機器學習模型比較
  第三節  深度學習在負荷預測中的應用
    一、深度學習的原理與應用
    二、深度學習模型架構介紹
    三、深度學習在電力負荷預測中的實踐
    四、深度學習模型優化方法
第三章  電力現貨市場的價格預測
  第一節  價格預測的理論基礎
    一、電力市場價格波動的原因
    二、價格預測模型的選擇
    三、價格預測模型的評價標準
    四、電力價格預測的重要性
  第二節  統計學方法在價格預測中的應用
    一、時間序列分析法和回歸分析方法
    二、線性回歸模型
    三、VAR模型和VECM模型
    四、統計學方法的優勢和局限性
  第三節  計算智能方法在價格預測中的應用
    一、人工神經網路模型
    二、遺傳演算法和粒子群優化演算法
    三、支持向量機演算法

    四、計算智能方法的應用效果
第四章  電力現貨市場的風險預測
  第一節  電力市場風險的種類
    一、市場價格風險
    二、電力負荷風險
    三、政策風險
    四、自然災害風險
  第二節  風險評估的常用方法
    一、風險評估的基本流程
    二、風險評估的定性方法
    三、風險評估的定量方法
    四、風險評估模型的選擇
  第三節  電腦技術在風險評估中的應用
    一、大數據在風險評估中的作用
    二、機器學習在風險評估中的應用
    三、風險評估模型的優化
    四、電腦技術在風險預測中的優勢
  第四節  風險預測的分析
    一、基於電腦技術的風險預測
    二、風險預測模型的效果對比
    三、提升風險預測精度的建議
    四、風險預測的未來發展方向
第五章  電力現貨市場預測的發展前景
  第一節  電力現貨市場預測的未來趨勢
    一、新能源對市場預測的影響
    二、市場預測技術的前沿發展
    三、預測模型的創新與優化
  第二節  人工智慧在電力現貨市場預測中的發展
    一、人工智慧的最新進展
    二、人工智慧在市場預測中的深度應用
    三、人工智慧預測模型的優勢
    四、人工智慧的未來前景
  第三節  電腦技術與電力市場的深度融合
    一、邊緣計算技術在電力市場中的應用
    二、區塊鏈在電力市場中的應用
    三、物聯網在電力市場中的應用
    四、綜合技術對電力市場預測的影響
  第四節  電力現貨市場預測的實踐挑戰
    一、預測精度的提升難點
    二、數據獲取與處理的難點
    三、模型泛化能力的問題
    四、實際應用中的其他挑戰
結語
參考文獻

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