本书在分析国内外短期电价预测研究现状、电价影响因素、电价特征和影响电价预测精度因素的基础上，提出了针对不同电力市场的短期电价混合预测模型，以期提高短期电价预测精度。本书适用于发电商、电力大客户、市场监管部门等需要对短期电价进行预测的读者。

第1章 绪论 1.1 电力市场的基本概念 1.1.1 电力市场的出现 1.1.2 电力市场的 定义 1.1.3 电力市场的目标 1.1.4 电力市场的模式 1.1.5 电力市场的结构 1.1.6 电力市场的种类 1.2 国内外研究现状 1.2.1 时间序列模型 1.2.2 人工智能模型 1.2.3 组合预测模型 1.2.4 混合预测模型 1.3 本书研究的主要内容 第 2 章 电价形成机制及其影响因素分析 2.1 电价形成机制 2.2 电价影响因素 2.2.1 历史电价 2.2.2 负荷 2.1.3 发电商报价策略 2.1.4 市场供求情况 2.1.5 其他因素 第 3 章 电价特点分析 3.1 多周 期性 3.2 均值回复特性 3.3 异 方 差 性 3.4 较强的波动性 第 4 章 影响电价预测精度的 因素分析 4.1 输入变量的选择 4.2 输入数据的处理 4.3 样本长度的选择.. 4.4 预测模型的选择 第 5 章 基于时间序列模型的混合预测模型 5.1 引言 5.1 基本理论 5.2.1 , 、 J 波 变换 5.2.2 ARMAX - GARCH 模型 52 3 SARIMA 模型 5.2.4 ARIMA 模型 5.3 混合预测模型的建立 5.3.1 建模的思想. 5..3 2 建模的步骤 5.4 算例分析 5.4.1 美国加州电 力市 场电价预测5.4.2 加拿大安大略省电力市场电价预测 5.5 小结 第 6 章 基于时间序列模型和人工智能模型的混合预测模型 6. 1 引言 6.2 基本理论 6.2.1 支持向量机 6.2.2 *小二乘支持向量机 6.2.3 粒子群算法 6.2.4 粒子群优化的*小二乘支持向量机 6.3 混合预测模型的建立 6.3.1 建模的思 想 6.3.2 建模的步骤 6.4 算 例 分 析 6.4.1 澳大利亚新南威 尔士 电力市场电价预测 6.4.2 澳大利亚昆士兰���力市场电价预测 6.5 小结 第 7 章 基于时间序列模型、人工智能模型和混沌理论的混合预测模型 7.1 引言 7.2 基本理论 7.2.1 混沌预测理论 7.2.2 指数广义自回归条件异方差模型 7.3 混合预测模型的建 立 7.3.1 建模的思想 7.2.1 7.3.2 建模的步骤 7.4 算例分析 7.3.3 西班牙电 力市场电价预测 7.3.4 美国宾夕法尼亚－新泽西－马里兰电力市场电价预测 7.5 小结 第 8 章 总结与展望 8.1总结 8.2展望 参考文献