【摘 要】
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电力价格作为电力市场的关键指标,电力价格预测一直备受关注。准确的电力价格预测能给电力市场交易双方提供相关信息以制定最佳投标策略,实现利益最大化的目的,同时在我国新一轮电力市场化改革的背景下,设计一个精确的电力价格预测模型也能为日后发展电力金融市场以及电力市场交易双方有效地进行交易提供参考意见。为了提高预测精度和预测速度,针对电力价格时间序列的非平稳性、高波动性等特征,提出了一种基于变分模态分解、改
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电力价格作为电力市场的关键指标,电力价格预测一直备受关注。准确的电力价格预测能给电力市场交易双方提供相关信息以制定最佳投标策略,实现利益最大化的目的,同时在我国新一轮电力市场化改革的背景下,设计一个精确的电力价格预测模型也能为日后发展电力金融市场以及电力市场交易双方有效地进行交易提供参考意见。为了提高预测精度和预测速度,针对电力价格时间序列的非平稳性、高波动性等特征,提出了一种基于变分模态分解、改进麻雀搜索算法和GRU神经网络模型的混合模型来对本文的电力价格时间序列进行预测分析。该模型首先是利用变分模态分解算法(VMD)将原始电力价格时间序列分解成不同频率的IMF分量,然后利用改进麻雀搜索算法优化GRU模型的各层隐藏层神经元个数和迭代次数,最后将优化后的各GRU模型对各IMF分量进行预测,将各个分量的预测值叠加重构得到最终的预测值。改进麻雀算法是将Tent混沌映射、混合正弦余弦算法和Levy飞行策略结合分别对麻雀搜索算法的种群初始化方法、发现者位置更新公式以及跟随者位置更新公式进行改进。本文利用RMSE、MAE、MAPE、R~2四个评价指标来对所提模型预测效果进行评价。本文基于北欧电力市场2013-2017年的电力价格数据,分别利用基准模型以及VM D-ISSA-GRU进行短期电力价格预测。研究结果表明,VMD-GRU相比GRU模型来说,可以看出VMD方法的RMSE、MAE以及MAPE的预测误差分别平均降低了63.57%、49.75%和43.21%。VMD-ISSA-GRU相比VMD-GRU来说,使用ISSA改进的模型的R MSE、MAE以及MAPE的预测误差分别平均降低了68.95%、71.54%和72.86%。ISSA-GRU相比SSA-GRU来说,使用ISSA改进的模型的RMSE、MAE以及MAPE的预测误差分别平均降低了15.19%、33.59%和38.07%。说明VMD算法和改进麻雀算法对提高短期电力价格预测模型的预测精度有着重要意义。
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