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基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测

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电力系统及其自动化学报 2024年第3期36卷 22-29页

作者：杨超冉启武罗德虎豆旺陕西理工大学电气工程学院汉中723001

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... 详细信息

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;其次,将提取的特征向量构造成时间序列输入到双向门控循环单元网络,充分挖掘特征内部的变化规律进行训练;然后,引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重,利用注意力机制对双向门控循环单元网络每个时间步的输出进行加权求和;最后,在全连接层通过激活函数计算输出最终预测值。通过实例验证了本文所提模型的准确性。

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

一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法

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电力科学与技术学报 2024年第2期39卷 35-43页

作者：郭雪丽华大鹏包鹏宇李婷婷姚楠曹艳王莹张天东胡钋国网河南省电力公司南阳供电公司河南南阳473000 中国电信股份有限公司湖北智能云网调度运营中心湖北武汉430022 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,通过研究变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与电价影响因素的相关影响程度,并引入最大信息系数(MIC)构建VMD... 详细信息

为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,通过研究变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与电价影响因素的相关影响程度,并引入最大信息系数(MIC)构建VMD参数优化模型;然后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络对VMD分解得到的各模态分量进行预测。同时,根据深度可分离卷积结合电价时间规律,在CNN卷积部分构建多尺度的卷积特征提取结构,并利用粒子群优化算法优化包括CNN卷积层数量、CNN卷积神经元数量、LSTM隐藏层数量、LSTM记忆时间以及全连接层数等在内的参数,从而实现模型预测准确性和稳定性的提升。最后,对澳洲电力市场日前电价进行分析预测并与对照算法对比,结果表明该文算法具有更高的精度和更好的稳定性。

关键词：电价预测变分模态分解粒子群优化算法卷积神经网络长短时间记忆神经网络

电力现货模式下H公司电价预测优化及对经营效果的影响的研究

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电力现货模式下H公司电价预测优化及对经营效果的影响的研究

作者：朱海宽山东师范大学

学位级别：硕士

随着能源市场的不断变化和电力市场改革的推进,发电企业面临着日益复杂的市场环境和竞争压力。电价预测优化作为提高企业盈利能力和降低经营风险的重要手段备受关注。本研究旨在探讨电价预测优化对发电企业经营效果的影响,并通过实证分... 详细信息

随着能源市场的不断变化和电力市场改革的推进,发电企业面临着日益复杂的市场环境和竞争压力。电价预测优化作为提高企业盈利能力和降低经营风险的重要手段备受关注。本研究旨在探讨电价预测优化对发电企业经营效果的影响,并通过实证分析验证其有效性。本文首先介绍了电价的相关概念、电价预测的方法和影响因素,然后分析了电价预测优化对电力企业经营效果的影响机制。在此基础上,本文在现有电价预测基础上,结合发电企业的实际情况和市场需求,构建了电价预测优化模型,并采用历史数据进行模型验证和参数优化,提出了一种基于机器学习的电价预测优化模型,并对其进行了实证分析。实证结果表明,该模型能够有效提高电价预测的准确性,从而为企业决策提供更为可靠的依据。本研究基于实证数据对电价预测优化在发电企业经营中的效果进行了分析。结果显示,通过电价预测优化,发电企业可以有效降低生产成本、提高资源利用效率、管理市场风险,并最终实现盈利能力的提升。此外,电价预测优化还有助于企业提升在市场上的竞争力,促进可持续发展和环保效益的实现。最后,本文提出了一些电价预测优化对经营效果提升的实施保障措施,以促进电价预测优化在电力企业中的应用。企业应在数据获取、信息技术支持、人员专业素质和技能水平、合作和沟通上给予保障。电价预测优化对发电企业经营效果的影响是显著且多方面的。本研究不仅从理论上深入探讨了电价预测优化的作用机制,而且通过实证分析验证了其在实际经营中的有效性。未来的研究可在模型优化、风险管理、可持续发展和跨领域合作等方面进一步拓展,为提高发电企业的竞争力和实现可持续发展目标提供更加深入的理论支持和实践指导。

关键词：电价电价预测中长期电力现货经营效果

基于NGO-VMD-SSA-ESN的短期电价预测

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电工技术 2024年第2期 130-136页

作者：郭庆辉林浩哲李媛谢露露刘桁宇沈阳工业大学理学院辽宁沈阳110870 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院辽宁沈阳110055

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... 详细信息

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)对回声状态网络(ESN)的参数进行优化,使其能针对NGO-VMD分解后的不同子序列自适应地调整参数进行预测,降低参数经验设置的随机性;最后,根据分解子序列与原始数据的皮尔逊相关系数,选择合适子序列的预测结果重构合成最终预测结果,消除了噪声的影响。以美国PJM电力市场为例,与其他电价预测模型对比验证所提出的混合模型具有更好的预测精度。

关键词：电价预测回声状态网络变分模态分解

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基于供需平衡的电力市场电价预测与调控研究

中国集体经济 2024年第22期 41-44页

作者：刘超湖北华电襄阳发电有限公司

随着电力市场的发展和供需关系的变化,电价预测和调控成为电力市场运行中的重要问题。文章基于供需平衡的电力市场,进行了电价预测与调控的研究。首先,介绍了电力市场的定义、特点及供需关系,并讨论了电力市场中的价格形成机制。其次,... 详细信息

随着电力市场的发展和供需关系的变化,电价预测和调控成为电力市场运行中的重要问题。文章基于供需平衡的电力市场,进行了电价预测与调控的研究。首先,介绍了电力市场的定义、特点及供需关系,并讨论了电力市场中的价格形成机制。其次,探讨了电价预测的重要性和应用,包括基于统计模型和人工智能的预测方法,并比较了其他电价预测方法的优劣。最后,分析了电价调控的重要性和目标,并提出了基于供需平衡和经济效益的调控策略。文章为电力市场的电价预测和调控提供一定的理论指导和实践参考。

关键词：电力市场供需平衡电价预测统计模型人工智能经济效益

基于IGWO-KELM的智能电网短期电价预测

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微型电脑应用 2024年第6期40卷 238-241,246页

作者：李建泽朱明星国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司安徽蚌埠233000

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... 详细信息

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机初始化和线性收敛因子影响收敛速度和收敛精度的问题,提出佳点集初始化种群和双曲收敛因子方法,并采用改进的狼群算法优化核极限学习机的正则化系数C和核参数g,以提升核极限学习机的稳定性和泛化能力。仿真结果表明,改进的灰狼算法具有更优的收敛速度和收敛精度,而且改进的灰狼优化的核极限学习机相比于传统的算法更适用于电价预测。

关键词：灰狼算法佳点集核极限学习机电价预测

基于CNN-TPA-GRU的电价预测模型研究与应用

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现代信息科技 2024年第1期8卷 165-169,174页

作者：刘科王玲霞苗伊王梓霁尚虹霖内蒙古龙源新能源发展有限公司内蒙古呼和浩特010000 华北电力大学(保定) 河北保定071003

文章介绍一种解决电力市场价格波动的电价预测方法。该方法利用卷积神经网络提取输入序列的局部特征,并降维处理。同时,应用时序模式注意力机制,考虑不同时间步之间的依赖关系,为每个时间步分配权重,优化门控循环单元的输入特征。该模型... 详细信息

文章介绍一种解决电力市场价格波动的电价预测方法。该方法利用卷积神经网络提取输入序列的局部特征,并降维处理。同时,应用时序模式注意力机制,考虑不同时间步之间的依赖关系,为每个时间步分配权重,优化门控循环单元的输入特征。该模型在TGE数据集上进行了验证,并与其他算法进行了比较,结果在各项评价指标上均达到最优,证实了其适应性和在电力现货市场中的可行性。

关键词：时序模式注意力循环神经网络电价预测卷积神经网络 GRU

基于MPMR方法的电力市场日前电价预测方法

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电气技术与经济 2024年第2期 238-240页

作者：胡如乐郑瑛张建中南方电网数字电网研究院有限公司

传统的电力市场日前电价预测方法缺乏一定的稳定性,在长期运行中不能保证预测精度。对此,本文研究基于MPMR方法的电力市场日前电价预测方法。首先,通过计算灰色关联度来量化电价数据与其他特征之间的关联性,选取与电价具有较强相关性的... 详细信息

传统的电力市场日前电价预测方法缺乏一定的稳定性,在长期运行中不能保证预测精度。对此,本文研究基于MPMR方法的电力市场日前电价预测方法。首先,通过计算灰色关联度来量化电价数据与其他特征之间的关联性,选取与电价具有较强相关性的特征。然后,基于获取的电价特征利用MPMR方法构建电力市场的日前电价预测模型。实验结果表明:本文方法的电价预测误差最高仅为0.02,本文方法的电价预测时间最高为14s,说明设计方法的电价预测误差较低且预测时间较短,具有实用性。

关键词：灰色关联分析 MPMR方法电力市场电价预测

基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测

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电工技术 2024年第12期 135-138,142页

作者：赵欣国网河北省电力有限公司营销服务中心河北石家庄050000

日前电价预测结果的准确性对于存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义,因此提出一种基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测模型。该模型考虑诸多因素对日前电价预测的影响,采用皮尔逊系数进行相关性分析,得到各因素对日前电价预... 详细信息

日前电价预测结果的准确性对于存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义,因此提出一种基于注意力机制的CNN-BiLSTM日前电价预测模型。该模型考虑诸多因素对日前电价预测的影响,采用皮尔逊系数进行相关性分析,得到各因素对日前电价预测的影响;利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征;将提取的特征信息输入双向长短期记忆网络,充分挖掘特性的变化规律进行训练;然后引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重;最后在全连接层通过激活函数加权求和计算出最终预测值。通过实例验证了该模型的准确性,其中RMSE、MAPE、MAE分别减少了33.07%、28.39%、27.08%。

关键词：电价预测卷积神经网络双向长短期记忆网络注意力机制