短期电价预测

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基于变分模态分解和混合深度神经网络的短期电价预测
《电气技术》2025年第3期30-35,共6页刘羿萱 杨昭 
针对电力市场中电价数据的非线性、波动性及时序性等特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和混合深度神经网络的短期电价预测方法。首先利用变分模态分解法将原始电价序列分解为多个平稳的子序列,其次采用混合深度神经网络预测模型对各...
关键词：短期电价预测 变分模态分解(VMD) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 注意力机制 
基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测
《陕西科技大学学报》2025年第1期169-176,共8页秦昆 刘立群 吴青峰 何俊强 
国家自然科学基金项目(61703297);山西省基础研究计划面上项目(202203021221153)。
电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短...
关键词：电价预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 贝叶斯优化 长短期记忆网络 
短期电价预测的机器学习方法:现状、挑战与展望
《河南科学》2025年第1期90-98,共9页郑志勇 陈田原 胡哲 许群 
随着全国统一电力市场的逐步建设,电价预测领域吸引了越来越多的学者关注。开发高效、精准的短期电价预测模型,不仅能够为电力现货市场的买卖双方提供决策支持,还能提升各方的风险控制能力,从而为建立高效统一的电力市场提供量化支撑。...
关键词：电力现货市场 电价预测 机器学习 深度学习 Transformer模型 
考虑多维影响因素的改进Transformer-PSO短期电价预测方法被引量：3
《上海交通大学学报》2024年第9期1420-1431,共12页孙欣 王思敏 谢敬东 江海林 王森 
国家自然科学基金(U2066214)资助项目。
随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进...
关键词：短期电价预测 多维影响因素 自相关分析 改进Transformer模型 粒子群优化 
基于IGWO-KELM的智能电网短期电价预测
《微型电脑应用》2024年第6期238-241,246,共5页李建泽 朱明星 
在海量数据中,建立准确的电价预测模型,对于企业和电力用户制定合理的决策具有重要意义。针对影响电价预测模型的数据量较大的问题,采用主成分分析(PCA)方法提取主要特征,降低数据维度。为了提高电价预测的准确度,考虑到传统狼群算法随...
关键词：灰狼算法 佳点集 核极限学习机 电价预测 
基于深度学习的电力市场短期电价预测探析
《大众标准化》2024年第9期120-122,共3页武新娟 李晓东 
随着电力市场的不断变化和发展,准确预测电价对于电力行业的决策者和参与者至关重要。深度学习作为人工智能的前沿技术,在解决复杂、时序性强的电价预测问题上展现出了巨大潜力。文章旨在探讨基于深度学习的电力市场短期电价预测方法,...
关键词：深度学习 电力市场 短期电价预测 
基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测被引量：12
《电力系统及其自动化学报》2024年第3期22-29,共8页杨超 冉启武 罗德虎 豆旺 
陕西省自然科学基金资助项目(17JK0139);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2023-JC-YB-442)。
针对短期电价预测的复杂性和精确度较差的问题,本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的短期电价预测模型。该模型将历史电价数据经过数据预处理后作为输入,首先利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征;其...
关键词：电价预测 注意力机制 卷积神经网络 双向门控循环单元网络 
基于NGO-VMD-SSA-ESN的短期电价预测被引量：1
《电工技术》2024年第2期130-136,共7页郭庆辉 林浩哲 李媛 谢露露 刘桁宇 
辽宁省兴辽英才计划项目(编号XLYC2008005)。
针对电价波动性和非线性的特点,为提高电价预测的精度,提出了一种基于回声状态网络的短期电价混合预测模型。首先,基于北方苍鹰优化算法(NGO)优化后的变分模态分解(VMD)对原始电价进行分解,降低电价的波动性;然后,利用麻雀搜索算法(SSA...
关键词：电价预测 回声状态网络 变分模态分解 
基于小波变换的Bi-LSTM-TCN短期电价预测被引量：11
《电工电能新技术》2023年第12期60-68,共9页竺筱晶 薛睿萌 
国家自然科学基金项目(12271342、12172210)。
随着可再生能源大规模并入电网,电价预测变得越来越困难。为更准确预测含新能源电力市场中的电价,本文提出一种基于离散小波变换(DWT)的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和时间卷积网络(TCN)的短期电价预测模型。首先利用DWT提取数据的时频...
关键词：短期电价预测 风力发电量 离散小波变换 双向长短期记忆网络 时间卷积网络 
一种基于混合模型的短期电价预测方法被引量：2
《内蒙古电力技术》2023年第4期73-80,共8页王超 陈奇 谷新梅 姜湖 郭芳 邓尚云 严海贤 
针对电力现货价格存在的高波动性、非线性特征的问题,采用变分模态分解(VMD)和WOA-ATT-BiLSTM相结合的方法实现了短期电价预测。首先使用VMD将原始电价序列分解成多个相对平稳的子序列,然后采用结合注意力机制的ATT-BiLSTM来提取电价子...
关键词：短期电价预测 变分模态分解 注意力机制 双向长短期记忆神经网络 
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