本书系统介绍了电力现货市场的预测机制及计算机技术的应用。首先，分析了电力现货市场的定义、特点和现状，并探讨了计算机技术在电力现货市场中的应用潜力。其次，重点解析了负荷预测、价格预测和风险预测的具体问题，涵盖理论介绍、技术应用和案例分析三部分，理论部分阐述了预测方法及其局限性，技术应用部分深入探讨了计算机技术的应用方案，案例分析部分通过真实数据验证了技术的实践性。最后，展望了电力现货市场的未来发展，特别是人工智能和大数据等新技术的应用前景。 本书可供电电力行业从业者参考，如发电企业、供电公司、售电公司的管理人员、交易员、工程师等，也可供能源领域科研人员与高校相关专业的师生学习。

第一章 计算机技术在电力现货市场中的应用背景
第一节 电力现货市场的概述
一、电力现货市场的定义
二、电力现货市场的特点
三、电力现货市场的现状
四、电力现货市场的未来发展趋势
第二节 计算机技术的基本概述
一、计算机技术的发展历程
二、计算机技术的主要应用领域
三、计算机技术在能源领域的应用
四、计算机技术在电力市场中的优势
第三节 电力现货市场预测的理论基础
一、电力负荷预测的基本理论
二、电力价格预测的基本理论
三、预测模型与方法简介
四、现有预测方法的比较
第四节 计算机技术与电力市场预测的结合
一、大数据在电力市场预测中的应用
二、云计算在电力市场预测中的应用
三、人工智能在电力市场预测中的应用
第二章 电力现货市场的负荷预测
第一节 负荷预测的基本方法
一、负荷预测的重要性
二、负荷预测模型的选择
三、负荷预测模型的评估标准
第二节 机器学习在负荷预测中的应用
一、机器学习的基本概念
二、机器学习算法介绍
三、机器学习在负荷预测中的流程
四、负荷预测中的机器学习模型比较
第三节 深度学习在负荷预测中的应用
一、深度学习的原理与应用
二、深度学习模型架构介绍
三、深度学习在电力负荷预测中的实践
四、深度学习模型优化方法
第三章 电力现货市场的价格预测
第一节 价格预测的理论基础
一、电力市场价格波动的原因
二、价格预测模型的选择
三、价格预测模型的评价标准
四、电力价格预测的重要性
第二节 统计学方法在价格预测中的应用
一、时间序列分析法和回归分析方法
二、线性回归模型
三、VAR模型和VECM模型
四、统计学方法的优势和局限性
第三节 计算智能方法在价格预测中的应用
一、人工神经网络模型
二、遗传算法和粒子群优化算法
三、支持向量机算法
四、计算智能方法的应用效果
第四章 电力现货市场的风险预测
第一节 电力市场风险的种类
一、市场价格风险
二、电力负荷风险
三、政策风险
四、自然灾害风险
第二节 风险评估的常用方法
一、风险评估的基本流程
二、风险评估的定性方法
三、风险评估的定量方法
四、风险评估模型的选择
第三节 计算机技术在风险评估中的应用
一、大数据在风险评估中的作用
二、机器学习在风险评估中的应用
三、风险评估模型的优化
四、计算机技术在风险预测中的优势
第四节 风险预测的分析
一、基于计算机技术的风险预测
二、风险预测模型的效果对比
三、提升风险预测精度的建议
四、风险预测的未来发展方向
第五章 电力现货市场预测的发展前景
第一节 电力现货市场预测的未来趋势
一、新能源对市场预测的影响
二、市场预测技术的前沿发展
三、预测模型的创新与优化
第二节 人工智能在电力现货市场预测中的发展
一、人工智能的最新进展
二、人工智能在市场预测中的深度应用
三、人工智能预测模型的优势
四、人工智能的未来前景
第三节 计算机技术与电力市场的深度融合
一、边缘计算技术在电力市场中的应用
二、区块链在电力市场中的应用
三、物联网在电力市场中的应用
四、综合技术对电力市场预测的影响
第四节 电力现货市场预测的实践挑战
一、预测精度的提升难点
二、数据获取与处理的难点
三、模型泛化能力的问题
四、实际应用中的其他挑战
结语
参考文献