人工智能與電力現(xiàn)貨市場預測

第一章　計算機技術(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 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)　計算機技術(shù)的基本概述 10
一、計算機技術(shù)的發(fā)展歷程 10
二、計算機技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 13
三、計算機技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 15
四、計算機技術(shù)在電力市場中的優(yōu)勢 17
第三節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預測的理論基礎(chǔ) 20
一、電力負荷預測的基本理論 20
二、電力價格預測的基本理論 22
三、預測模型與方法簡介 24
四、現(xiàn)有預測方法的比較 27
第四節(jié)　計算機技術(shù)與電力市場預測的結(jié)合 29
一、大數(shù)據(jù)在電力市場預測中的應(yīng)用 29
二、云計算在電力市場預測中的應(yīng)用 31
三、人工智能在電力市場預測中的應(yīng)用 33
第二章　電力現(xiàn)貨市場的負荷預測 36
第一節(jié)　負荷預測的基本方法 36
一、負荷預測的重要性 36
二、負荷預測模型的選擇 38
三、負荷預測模型的評估標準 40
第二節(jié)　機器學習在負荷預測中的應(yīng)用 42
一、機器學習的基本概念 42
二、機器學習算法介紹 44
三、機器學習在負荷預測中的流程 46
四、負荷預測中的機器學習模型比較 48
第三節(jié)　深度學習在負荷預測中的應(yīng)用 49
一、深度學習的原理與應(yīng)用 49
二、深度學習模型架構(gòu)介紹 51
三、深度學習在電力負荷預測中的實踐 54
四、深度學習模型優(yōu)化方法 56
第三章　電力現(xiàn)貨市場的價格預測 59
第一節(jié)　價格預測的理論基礎(chǔ) 59
一、電力市場價格波動的原因 59
二、價格預測模型的選擇 61
三、價格預測模型的評價標準 63
四、電力價格預測的重要性 64
第二節(jié)　統(tǒng)計學方法在價格預測中的應(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)貨市場的風險預測 83
第一節(jié)　電力市場風險的種類 83
一、市場價格風險 83
二、電力負荷風險 85
三、政策風險 87
四、自然災(zāi)害風險 89
第二節(jié)　風險評估的常用方法 92
一、風險評估的基本流程 92
二、風險評估的定性方法 94
三、風險評估的定量方法 96
四、風險評估模型的選擇 98
第三節(jié)　計算機技術(shù)在風險評估中的應(yīng)用 100
一、大數(shù)據(jù)在風險評估中的作用 100
二、機器學習在風險評估中的應(yīng)用 103
三、風險評估模型的優(yōu)化 105
四、計算機技術(shù)在風險預測中的優(yōu)勢 107
第四節(jié)　風險預測的分析 109
一、基于計算機技術(shù)的風險預測 109
二、風險預測模型的效果對比 111
三、提升風險預測精度的建議 113
四、風險預測的未來發(fā)展方向 115
第五章　電力現(xiàn)貨市場預測的發(fā)展前景 118
第一節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預測的未來趨勢 118
一、新能源對市場預測的影響 118
二、市場預測技術(shù)的前沿發(fā)展 120
三、預測模型的創(chuàng)新與優(yōu)化 122
第二節(jié)　人工智能在電力現(xiàn)貨市場預測中的發(fā)展 124
一、人工智能的最新進展 124
二、人工智能在市場預測中的深度應(yīng)用 126
三、人工智能預測模型的優(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)對電力市場預測的影響 140
第四節(jié)　電力現(xiàn)貨市場預測的實踐挑戰(zhàn) 143
一、預測精度的提升難點 143
二、數(shù)據(jù)獲取與處理的難點 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 156