摘要：电力市场中,价格作为各市场主体运营工作的重要参考信息,一直得到广泛的重视和研究.但是,电价影响因素之间复杂的相互作用增加了电价预测建模的难度.针对该问题,该文提出了一种基于独立分量分析-支持向量机的系统边际价格预测混合模型.首先,该模型基于影响因素的高阶统计信息,通过构造混合优化变换函数,建立自适应的独立分量分析迭代算法,并提出基于峭度的去冗余新方法,实现了电价影响因素的特征提取,挖掘出更具表征能力的电价有效影响因素集.然后,将该样本集用于回归支持向量机的训练,建立了独立分量分析与支持向量机相结合的电价预测模型.该模型充分发挥独立分量分析的特征提取优势,增强了支持向量机模型输入样本的表征能力,使电价预测模型更加准确.美国加州现货电能量市场的实例数据验证了该文所建模型的有效性.

关键词：系统边际价格 独立分量分析 特征提取 支持向量机 

单位：华北电力大学电气工程学院; 北京市; 昌平区; 102206