基于深度学习的电力市场短期电价预测探析

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,从数据特点到模型设计,从特征提取到性能评估,全面剖析深度学习在电价预测中的应用。通过研究,为电力市场的参与者提供更准确的预测工具并作出决策,以应对市场的波动和挑战。探讨将有助于进一步揭示深度学习技术在电力领域的巨大潜能,为电力市场的可持续发展贡献力量。

基于小波变换的Bi-LSTM-TCN短期电价预测

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提取数据的时频图,并对重构后的子序列进行相关性分析;然后对于受不同因素影响的子序列建立不同的模型分别进行预测,最后叠加预测结果得到最终预测值。并在北欧丹麦DK1电力市场数据集上进行实验,该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为3.081%和2.588%,与一些基准模型和现有预测模型相比,该方法的预测精度更高。

基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类

智能电网中的需求侧管理和短期调度操作需要对短期电价进行预测。因此,提出了一种多核极限学习机(MKELM)用于根据一些预先指定的价格阈值进行短期电价预测和分类。此方法与使用输入层和隐藏层之间的随机权重的传统ELM相比具有明显优势。此外,研究中借助水循环算法(WCA)对MKELM短期电价预测方法进行了优化,提出了WCA-MKELM方法,以提高短期电价预测与分类的准确性。为了验证所提议方法的有效性,对不同季节电力市场的电力需求进行分析,并进行短期价格预测。结果表明WCA-MKELM智能短期电网电价预测方法准确性较高。

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。

基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测

由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。

利用数据挖掘进行短期电价预测

在电力市场化的今天 ,如何准确地进行电价预测 ,是市场参与各方都十分关心的问题。由于电价受到众多因素的影响 ,所以到目前为止还没有较好的预测方法。本文简要叙述了数据挖掘技术的特点。在详细分析了电价的特点和考虑到电价与负荷的强相关性之后 ,提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的短期电价预测方法。采用序列分段平均值技术进行降维。最后利用加州电力市场的数据做试验 。

基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。

基于遗传算法的BP-LSSVM组合变权模型权重优化的短期电价预测研究

为了能够精确预测短期电价为市场参与者提供有效的决策指导,首先对电价数据进行水平处理,然后建立BP神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)组合变权模型(BP LSSVM),同时提出采用遗传算法(GA)对该组合变权模型的权重进行优化,最后将权重优化之后的GA BP LSSVM模型应用于美国PJM电力市场的边际电价预测,并与传统的LSSVM与BPNN的预测结果进行比较,结果表明,该组合变权模型能够提供更加精确的预测电价。

基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测

在电力市场环境下,精准的短期电价预测可以保障电网优化调度和安全稳定运行,但实时电价具有非平稳性和非线性的特点,加大了预测难度。针对这一问题,提出了一种基于小波包分解(WPD)和长短期记忆(LSTM)网络的短期实时电价预测方法。将实时电价序列分解,得到最高频细节部分和低频趋势部分,剔除波动性高、无效信息多的高频细节部分,再采用LSTM网络对有效信息最多、更能体现电价序列的趋势部分进行实时电价预测。使用所提方法对美国PJM市场某地区实时电价数据进行预测实验,结果表明所提方法相比随机森林、BP神经网络、支持向量机电价预测方和传统的LSTM网络电价预测方法具有更高预测精度。

基于BAPSO-SVM模型的短期电价预测

针对电价预测具有的周期性及难预测性等特点,研究现存的电价预测方法,提出一种基于频率粒子群优化支持向量机(BAPSO-SVM)的模型进行短期电价预测。利用改进后的PSO算法的较强局部搜索能力,对SVM的各个参数进行优化,建立BAPSO-SVM预测模型,对电价数据进行预测分析,再与PSO-SVM模型的仿真结果进行对比。实例分析表明,BAPSO-SVM模型的预测精度高、误差小、收敛速度快。

遗传程序设计在短期电价预测中的应用

介绍了遗传程序设计的原理,提出了一种基于遗传程序设计的短期电价预测新方法。首先对数据进行预处理,然后利用遗传程序设计进行演化建模,采用美国加利福尼亚州电力市场历史数据进行预测,通过和时间序列法的预测结果进行比较,验证了该方法在短期电价预测中的有效性。

基于非线性IRWLS-SVM短期电价预测的改进方法

本文提出了一种基于非线性IRWLS-SVM的短期电价预测的模型.首先对不同的损失函数进行仿真,选出具有一定鲁棒性的Huber损失函数来适应模型小的变化.然后比较线性、径向基、多项式3种核函数.仿真结果表明,多项式核函数的预测效果最好.最后提出了一种改进的非线性IRWLS-SVM算法,仿真结果表明改进后的算法提高了局部预测精度.

最优加权几何平均组合预测在短期电价预测中的应用

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,直接影响着参与者的利益。针对电价预测的精确度问题,引入了最优加权几何平均组合预测方法,它综合利用了二次指数平滑、自适应模糊神经网络和修正的灰色模型三种方法提供的有用信息,并且该组合预测模型的误差平方和小于各单一预测方法的误差平方和,因此进一步提高了预测结果的准确性。最后用算例验证了该组合预测方法的可行性。

基于Attention-GRU的短期电价预测

通过分析得出电价与负荷具有相关性,因此在电价预测模型中需要考虑实时负荷的影响。在此基础上针对前馈神经网络不能处理时序数据的缺陷与LSTM神经网络预测速度慢的问题,提出了一种基于Attention-GRU(Attention gated recurrent unit,Attention-GRU)的实时负荷条件下短期电价预测模型。该模型充分利用电价的时序特性,并采用Attention机制突出了对电价预测起关键性作用的输入特征。以美国PJM电力市场实时数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,验证了该方法具有更高的预测精度;与LSTM神经网络相比具有更快的预测速度。

基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测

针对短期电价预测具有的周期性及难预测性等特点,研究现存的人工神经网络预测方法,提出一种基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测方法。利用粒子群算法优化聚类分析的聚类半径,并用优化后的聚类方法对电价的历史数据按相似的程度分类,得到一类相似度最高的数据作为输入数据并进行预处理,建立相应的RBF网络预测模型,对短期电价进行预测仿真。通过实例分析验证了该预测模型能够有效、稳定地将预测精度提高至0.3%左右。

基于最大信息系数相关性分析和改进多层级门控LSTM的短期电价预测方法

为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。

基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型

在开放的电力市场中,日前电价预测是个重要的研究方向。本文提出了一种基于经验模式分解(EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)的序列电价预测模型,使用EMD提取电价序列中的周期分量与趋势分量,利用LSTM分别对周期分量与趋势分量进行序列预测,输出各分量的预测结果,通过支持向量机回归(SVR)叠加各分量的预测序列生成预测价格序列。最后,以美国PJM电力市场的电价数据为算例,与ARIMA模型、单一LSTM神经网络模型的预测结果进行比较,验证了EMD-LSTM-SVR模型能够提高短期电价预测精度。