基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测

许亚斌; 武晓冬; 王江超

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基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测

电力市场与经济运行 | 更新时间：2025-12-01

- 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测
- 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测
- 山西电力 2025年第3期页码：7-13
- 作者机构：
  
  山西大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2023年山西省研究生教育创新计划支持项目（2023AL05）;2024年山西大学学科基础能力建设成效显著项目;2024年山西大学学科基础能力建设项目
- DOI：
  中图分类号： F426.61;TP183
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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许亚斌, 武晓冬, 王江超. 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测[J]. 山西电力, 2025,(3):7-13.

许亚斌, 武晓冬, 王江超. 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测[J]. 2025, (3): 7-13.
许亚斌, 武晓冬, 王江超. 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测[J]. 山西电力, 2025,(3):7-13. DOI：

许亚斌, 武晓冬, 王江超. 基于数据分解和组合神经网络的短期电价预测[J]. 2025, (3): 7-13. DOI：

摘要

随着可再生能源的大规模并网，发电端与用户之间的供需持续处于博弈状态，导致电价预测精度变低。针对这一问题，首先利用变分模态对电价序列进行分解，对分解后的序列进行包络熵计算，并采用粒子群算法将包络熵值作为目标函数对变分模态分解的参数进行优化；其次计算各序列的皮尔逊相关系数，并根据计算结果剔除噪声序列；最后提出一种基于一维卷积神经网络与双向门控循环神经网络组合的预测模型。以山西省电力现货市场为例，与门控循环神经网络、卷积神经网络以及双向门控循环神经网络预测模型相比，基于变分模态分解和组合神经网络的电价预测方法的平均绝对误差为4.26元/（MW·h），均方根误差为5.40元/（MW·h），平均百分比误差为1.29%，均具有更好的预测精度。

Abstract

关键词

Keywords

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