一种基于混合模型的短期电价预测方法

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来提取电价子序列中的特征信息并进行预测,同时引入鲸鱼优化算法(WOA)优化ATT-BiLSTM的超参数来提高预测精度,最后为验证方法的有效性,使用了法国电力市场的数据进行实验比较。结果表明,基于VMD和WOA-ATT-BiLSTM模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为2.91%,均方根误差(RMSE)为1.65欧元/MWh,平均绝对误差(MAE)为1.29欧元/MWh,相较于其他对比模型具有更准确的预测效果。