基于RIME-CNN-LSTM-AM模型的智能电网短期电价预测方法

周洋洋; 王玲芝; 赵佳蕊

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.02

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基于RIME-CNN-LSTM-AM模型的智能电网短期电价预测方法

更新时间：2026-10-17

- 基于RIME-CNN-LSTM-AM模型的智能电网短期电价预测方法
- Vol. 24, Issue 2, Pages: 10-18(2026)
- 作者机构：
  
  西安邮电大学自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.02
  CLC： TM76;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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周洋洋, 王玲芝, 赵佳蕊. 基于RIME-CNN-LSTM-AM模型的智能电网短期电价预测方法[J]. 2026, 24(2): 10-18.
DOI：

周洋洋, 王玲芝, 赵佳蕊. 基于RIME-CNN-LSTM-AM模型的智能电网短期电价预测方法[J]. 2026, 24(2): 10-18. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.02.

摘要

在智能电网体系中，电价受供需关系、市场机制及外部环境等因素影响呈现出较大的波动性，显著增加了智能电网调度环节的复杂程度。文章提出一种基于深度学习的短期电价预测模型，在传统长短期记忆网络(long short-term memory

LSTM)中引入卷积神经网络(convolutional neural network

CNN)的卷积特征提取模块与注意力机制(attention mechanism

AM)的权重分配方法。同时，采用霜冰优化算法(rime optimization algorithm

RIME)对模型学习率、CNN卷积核大小和LSTM网络隐含层节点数量进行优化，获得最优参数组合，构建RIME-CNN-LSTM-AM短期电价预测模型。为验证文章方法的优越性，基于3组不同时段的电价数据，将RIME-CNN-LSTM-AM模型与CNN-LSTM-AM、PSO-CNN-LSTM-AM和SSA-CNN-LSTM-AM 3种模型进行对比，分别计算4种预测模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和相关系数5种误差评价指标，以及基于Wilcoxon符号秩检验的显著性统计结果。实验结果表明，与3种模型相比，文章提出的RIME-CNN-LSTM-AM模型具有更优越的预测性能。

Abstract

关键词

Keywords

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