【摘 要】
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精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策.随着高比例新能源接入电力系统,日前电价的预测难度不断加大.为了提升含高比例新能源电力市场日前电价的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)优化长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的日前电价预测模型.首先,使用SSA将原始数据分解成趋势序列、周期序列和剩余序列;其次,对各子序列建立LSTM
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广东省广州市 510006
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精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策.随着高比例新能源接入电力系统,日前电价的预测难度不断加大.为了提升含高比例新能源电力市场日前电价的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)优化长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的日前电价预测模型.首先,使用SSA将原始数据分解成趋势序列、周期序列和剩余序列;其次,对各子序列建立LSTM多步预测模型,针对LSTM的全连接输出层参数易陷入局部最优的问题,提出了二次训练LSTM策略,在训练好LSTM模型后,使用CSO算法对全连接层间的权系数与偏置进行微调;最后,将所有预测序列进行叠加即得最终的电价预测值.以北欧丹麦DK1电力市场数据进行了建模预测,实验结果表明所提方法能够有效提高日前电价的预测精度.
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