基于机器学习的电费电价波动预测与优化算法研究  

作　　者：高函 

机构地区：[1]国网浙江省电力有限公司营销服务中心,浙江杭州310000

出　　处：《中国电子商情》2025年第7期115-117,共3页

摘　　要：在全球电力市场开放进程加速的背景下,电价波动的多源驱动特性显著影响着电力供应链协同效率、市场交易稳定性及终端用户经济负担。其复杂性源于时序特征中周期性规律、突发性跳变与季节性趋势的深度耦合,传统预测方法因难以捕捉非线性关联与动态突变特征而面临适用性瓶颈。本研究聚焦电价时序特性,系统解析多重波动模式的交互机制,揭示其对预测模型架构设计的约束条件,进而构建基于机器学习技术的复合预测框架:通过长短期记忆网络(LSTM)建模时序依赖关系,结合梯度提升决策树(GBDT)与随机森林算法强化特征交互表征能力,并引入实时数据驱动的动态优化策略,以提升模型对市场扰动的自适应能力,为电力市场风险管控提供新的方法论支持。

关 键 词：机器学习 电价形成机制 波动特征解析 动态优化算法 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]