《表5 2018/7/2整日EMCP预测结果》
提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《考虑短期负荷影响的DeepESN电力市场实时电价预测研究》
在训练时长的比较中,Deep ESN网络虽然为最耗时的方法,但一般耗时也只是在6 s左右,比原始原始ESN网络多需1.5 s左右,比SVM多需1秒左右。为进一步分析模型,本文统计了2018年7月2号全天时段的预测值与真实值的对比,如表5所示。虽然Deep ESN在某些时间点上的电价预测不如其他两种方法,但是总体来说,它的准确度依然是优于另2种方法。
图表编号 | XD00212335500 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2021.01.20 |
作者 | 贾雪枫、李存斌 |
绘制单位 | 华北电力大学经济与管理学院、华北电力大学经济与管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |