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融合RSDE框架与KAN算法的现货电价异质模型集成预测
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作者 成润坤 王辉 +2 位作者 刘达 马一琳 杨迪 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期9645-9657,I0012,共14页
随着电力市场不断发展,现货电价的精准预测对于市场交易和电网调度至关重要。然而,由于现货电价易受多种因素交织影响,其价格序列呈现出高度非平稳性、复杂性和周期性波动特征,给电价预测带来挑战。现有模型在挖掘电价波动规律,捕捉电... 随着电力市场不断发展,现货电价的精准预测对于市场交易和电网调度至关重要。然而,由于现货电价易受多种因素交织影响,其价格序列呈现出高度非平稳性、复杂性和周期性波动特征,给电价预测带来挑战。现有模型在挖掘电价波动规律,捕捉电价序列的局部和全局特征以及多频信号的复杂波动模式方面能力不足,预测精度有待提升。为应对上述问题,该文提出一种融合基于重构的二次分解-集成(reconstruction-based secondary decomposition-ensemble,RSDE)框架和科尔莫戈洛夫-阿诺尔德网络(Kolmogorov-Arnold networks,KAN)算法的异质深度学习集成预测方法,旨在从多角度挖掘不同频域信号的局部和全局信息,来提升电价预测精度。首先,RSDE框架将现货电价信号分解为高、中、低频重构子信号及其二次分解子信号;其次,引入KAN算法的深度学习模型针对不同频域的重构子序列进行建模预测;最后,通过自适应加权回归集成各模型的预测结果,得到最终电价预测值。基于澳大利亚电力现货市场的数据实证分析表明,所提方法在捕捉价格波动特征方面具有一定优势,预测性能优于基准模型,可为电力市场参与者提供可靠的决策支持。 展开更多
关键词 现货电价 二次分解-重构 KAN 异质集成预测
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