电价预测混合模型

预测精度显著提升

结合可再生能源影响量化与两层分解，该混合模型显著降低短期电价预测误差。

王珂珂 · Yu, Min · 牛东晓 · 梁毅 · Peng, Sha · 许晓敏

Applied Soft Computing Journal 2023

技术优势

预测误差更低

通过两层分解降低数据噪声和波动，结合双向长短期记忆网络提升预测准确性。

可再生能源影响可量化

利用随机森林和改进马氏距离构建可再生能源对电价影响的定量模型。

应用场景

• 智能电网电价预测：提供更精确的短期电价预测，支撑智能电网运行优化。
• 能源交易决策：降低预测误差，辅助交易决策，提高市场收益。
• 电力市场调度：预测结果可提升电力市场调度的经济性与可靠性。