摘要：为助力电力市场健康发展,提高市场内辅助服务质量,引进数据挖掘技术,根据电力市场的持续化发展与运营需求,设计一种针对市场辅助服务质量的全新评价方法。全面考虑电力市场供应商在提供用户服务时的义务与应承担的责任,根据市场的发展情况与产业趋势,设计服务质量评价指标体系;引进数据挖掘技术,对评价指标的重要性进行挖掘,计算指标重要度系数;引进熵权法,设定一个正向指标,对评价指标进行无量纲化处理,以此种方式,实现对服务质量的灰色关联评价。设计对比实验,证明提出的评价方法在实际应用中的一致度更高,即评价结果与真实结果更匹配。

摘要：电力市场日前电价受到多种因素的影响,导致电价预测精度不高,所以设计基于长短期神经网络的电力日前电价预测方法。采集出电力市场日前电价数据,利用LSTM神经网络处理采集到的数据,更便于电价后续判断与预测。在此基础上构建电力市场日前电价预测模型,以此实现电力市场日前电价精准预测。采用对比实验的方式,验证本文所设计的基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测方法的预测误差较小,预测精准度更高,可以应用于实际生活中。