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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测
被引量：
5
1
作者
刘慧鑫
沈晓东
+3 位作者
魏泽涛
刘友波
刘俊勇
白元宝
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1272-1285,I0003,共15页
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在...
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。
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关键词
校准窗口集成
耦合市场特征
双层预测框架
改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)
贝叶斯模型平均(BMA)
沙普利加性解释模型(SHAP)
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职称材料
题名
基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测
被引量：
5
1
作者
刘慧鑫
沈晓东
魏泽涛
刘友波
刘俊勇
白元宝
机构
四川大学电气工程学院
四川能投综合能源公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1272-1285,I0003,共15页
基金
国家自然科学基金(51977133,U2066209)
四川省科技厅重点项目(2020ZHCG0022)。
文摘
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。
关键词
校准窗口集成
耦合市场特征
双层预测框架
改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)
贝叶斯模型平均(BMA)
沙普利加性解释模型(SHAP)
Keywords
combination of calibration windows
coupled market characteristics
two-layer prediction framework
improved complete ensemble empirical mode decomposition(ICEEMDAN)
Bayesian model average(BMA)
shapley additive explanations(SHAP)
分类号
F426 [经济管理—产业经济]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测
刘慧鑫
沈晓东
魏泽涛
刘友波
刘俊勇
白元宝
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
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