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基于组合模型的电价预测方法及应用

Electricity Price Forecasting Method Based on Combination Model and Its Application

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  • 万方数据
在电力市场环境下,现货市场出清价格具有较强的波动性、周期性和随机性.基于随机森林回归、XGBoost和BP神经网络三种单一模型,构建对应的组合模型进行电价的预测;针对数据准备采用了标准差标准化、过采样和欠采样、特征的对数变换等方法,构建的特征与电价数据之间的相关性得到明显提升;对模型参数进行了贝叶斯超参调优改进,提升了模型收敛速度以及准确率.结果表明,组合预测模型在多个统计指标上都优于单一模型,整体的预测准确率有3％左右的提升.

吴玮、郑子炜、卫栎、李琦、孙祎泽

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中国长江三峡集团有限公司电能中心,北京100038

电价预测 组合模型 贝叶斯优化

中国长江三峡集团科研项目

202003324

2022

能源与节能
山西省能源研究会 山西省节能研究会

能源与节能

影响因子：0.561
ISSN：2095-0802
年,卷(期)：2022.(12)
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