基于人工神经网络的电力市场现货价格波动管理技术经济分析

为解决电力市场现货价格波动问题，研究人员开展了一项结合人工神经网络（ANN）与微电网整合的技术经济分析。通过Levenberg-Marquardt（LM）、LSTM等算法预测电价，并优化IEEE 5总线系统的经济调度与能源调度。结果表明，所提策略能将预测与实际价格偏差控制在1%以内，显著提升市场利润，为分布式能源整合提供新思路。

　　

在能源转型的浪潮中，电力市场正面临前所未有的挑战。随着分布式能源资源（DERs）的普及，微电网如雨后春笋般涌现，它们虽然提升了电网的灵活性和韧性，却也带来了新的问题——现货价格的剧烈波动。这种波动就像过山车一样，让市场参与者们心惊胆战。传统的电价预测模型在面对这种非线性、高波动的数据时，往往力不从心。更棘手的是，电力市场的改革使得发电和调度变得更加复杂，稍有不慎就会导致电力短缺或过剩。

为了破解这一难题，来自阿姆瑞塔大学的科研团队开展了一项开创性研究。他们巧妙地将人工神经网络（ANN）与电力市场分析相结合，开发了一套全新的技术经济分析框架。这项研究发表在《Expert Systems with Applications》上，为电力市场的稳定运行提供了新思路。

研究人员采用了三大关键技术：首先利用多种ANN算法（包括Levenberg-Marquardt、LSTM等）进行电价预测；其次在改进的IEEE 5总线系统中整合微电网；最后通过经济调度和能源调度优化，分析不同场景下的市场表现。这些方法相辅相成，构成了一个完整的研究体系。

能源管理策略
研究以改进的IEEE 5总线系统为对象，在Bus 2接入微电网。系统参数和负荷曲线为后续分析奠定了基础。这种设计既保留了传统电网的特点，又融入了分布式能源的新元素。

电价估计
通过对比LM、BR、SCG等ANN算法，研究发现LSTM在捕捉电价非线性特征方面表现突出。特别是将AdaBoost与LM结合的集成方法，显著提升了预测精度。这些算法成功克服了传统模型对突发价格波动的预测盲区。

经济调度
与传统成本最小化不同，研究创新性地采用收益最大化目标函数（公式13）。通过同时考虑预测电价和实际电价，系统收益得到显著提升。这种双轨制分析为市场参与者提供了更全面的决策依据。

协调调度
研究引入需求侧管理（DSM）与经济负荷调度（ELD）的协同优化。在考虑网络阻塞费和输电限制等多种场景下，系统运行效率明显改善。特别是加入阻塞费后，价格波动问题得到有效缓解。

结论与意义
这项研究实现了三大突破：1）将ANN电价预测误差控制在1%以内；2）通过微电网整合提升系统灵活性；3）创新的经济调度策略使市场利润最大化。这些成果不仅为电力市场参与者提供了实用工具，也为政策制定者优化市场规则提供了科学依据。

特别值得注意的是，研究揭示了阻塞费在平抑价格波动中的关键作用。这一发现对电力市场机制设计具有重要指导意义。未来，随着可再生能源占比提升，这套方法的价值将进一步凸显。研究团队建议后续工作可探索更多不确定性因素，以增强模型的鲁棒性。