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基于长短期记忆网络的电力市场价格预测研究
被引量：
1
1
作者
邵云姝
张琳
+2 位作者
周乃康
陈晓利
王菲
《动力工程学报》
北大核心
2025年第5期733-737,共5页
考虑电力市场多因素耦合对电力价格预测的影响,建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力市场价格预测模型。设置历史新能源出力、外送电量、电力负荷等影响电力供需关系的边界因素作为LSTM学习参数,并进行数据预处理;优化LSTM神经网...
考虑电力市场多因素耦合对电力价格预测的影响,建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力市场价格预测模型。设置历史新能源出力、外送电量、电力负荷等影响电力供需关系的边界因素作为LSTM学习参数,并进行数据预处理;优化LSTM神经网络的层数、迭代次数、学习率等模型参数,生成电价预测模型,得到交易日的电价预测曲线。通过算例仿真验证方法的正确性,构建某现货省份电力交易的预测场景,引入电价预测准确率评估指标。结果表明:该方法为日前出清电价预测研究提供参考,可为电力市场交易主体提供有效的竞价策略,并获取可观的电力营销收入。
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关键词
电力市场
LSTM神经网络
日前现货
电价
电价预测模型
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职称材料
题名
基于长短期记忆网络的电力市场价格预测研究
被引量：
1
1
作者
邵云姝
张琳
周乃康
陈晓利
王菲
机构
大韩民国高丽大学
国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司
国家电投集团东北电力有限公司
出处
《动力工程学报》
北大核心
2025年第5期733-737,共5页
文摘
考虑电力市场多因素耦合对电力价格预测的影响,建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的电力市场价格预测模型。设置历史新能源出力、外送电量、电力负荷等影响电力供需关系的边界因素作为LSTM学习参数,并进行数据预处理;优化LSTM神经网络的层数、迭代次数、学习率等模型参数,生成电价预测模型,得到交易日的电价预测曲线。通过算例仿真验证方法的正确性,构建某现货省份电力交易的预测场景,引入电价预测准确率评估指标。结果表明:该方法为日前出清电价预测研究提供参考,可为电力市场交易主体提供有效的竞价策略,并获取可观的电力营销收入。
关键词
电力市场
LSTM神经网络
日前现货
电价
电价预测模型
Keywords
electricity market
LSTM neural network
current spot electricity price
electricity price prediction model
分类号
TK01 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于长短期记忆网络的电力市场价格预测研究
邵云姝
张琳
周乃康
陈晓利
王菲
《动力工程学报》
北大核心
2025
1
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