基于机器学习方法的现货电价预测研究综述

加鹤萍; 郭宇辰; 马乾鑫; 杨争林; 郑亚先; 曾丹; 刘敦楠

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014

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基于机器学习方法的现货电价预测研究综述

电力经济研究 | 更新时间：2025-12-08

- 基于机器学习方法的现货电价预测研究综述
- Review of Spot Electricity Price Prediction Studies Based on Machine Learning Methods
- “在电力市场建设背景下，现货电价预测对资源优化配置至关重要。专家基于机器学习模型，分析了电价预测的挑战和未来研究方向，为市场发展提供参考。”
- 电力建设 2025年46卷第2期页码：160-179
- 作者机构：
  
  1.新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室，北京市 102206
  2.华北电力大学经济与管理学院，北京市 102206
  3.中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
- 作者简介：
  
  加鹤萍（1992），女，副教授，通信作者，主要研究方向为面向新能源消纳的灵活资源建模及优化， E-mail： jiaheping@ncepu.edu.cn；
  郭宇辰（2000），男，硕士研究生，主要研究方向为虚拟电厂与电力市场，E-mail： ysuguoyuchen@163.com；
  马乾鑫（1999），男，硕士研究生，主要研究方向为电动汽车与电力市场，E-mail：maqianxin57@163.com；
  杨争林（1973），男，研究员级高级工程师，主要研究方向为电力市场及电网优化调度运行；
  郑亚先（1982），男，硕士，研究员级高级工程师，主要研究方向为电力市场；
  曾丹（1986），女，硕士，高级工程师，主要研究方向为电力市场、优化调度运行和电力经济，E-mail： zengdan@epri.sgcc.com.cn；
  刘敦楠（1979），男，博士，教授，主要研究方向为电力市场、能源互联网，E-mail：liudunnan@163.com。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2022YFB2403000);北京市社会科学基金决策咨询项目(24JCC101);北京市自然科学基金面上项目(9242015)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014
  中图分类号： TM76
- 收稿：2024-01-19，
  
  修回：2024-03-22，
  
  纸质出版：2025-02-01
- 稿件说明：
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加鹤萍,郭宇辰,马乾鑫等.基于机器学习方法的现货电价预测研究综述[J].电力建设,2025,46(02):160-179.

JIA Heping,GUO Yuchen,MA Qianxin,et al.Review of Spot Electricity Price Prediction Studies Based on Machine Learning Methods[J].Electric Power Construction,2025,46(02):160-179.
加鹤萍,郭宇辰,马乾鑫等.基于机器学习方法的现货电价预测研究综述[J].电力建设,2025,46(02):160-179. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014.

JIA Heping,GUO Yuchen,MA Qianxin,et al.Review of Spot Electricity Price Prediction Studies Based on Machine Learning Methods[J].Electric Power Construction,2025,46(02):160-179. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014.

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DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014