传统电价预测往往采用基于时间序列的时域预测方法,未能充分利用电力市场的地域信息,忽略了跨区域输电条件下影响区内电价的域外因素,为进一步提升电价预测精度提出一种基于图卷积神经网络与长短时记忆网络(graph convolution network-l...传统电价预测往往采用基于时间序列的时域预测方法,未能充分利用电力市场的地域信息,忽略了跨区域输电条件下影响区内电价的域外因素,为进一步提升电价预测精度提出一种基于图卷积神经网络与长短时记忆网络(graph convolution network-long short term memory,GCN-LSTM)的时空预测算法。该算法首先通过建立图模型,描述地域分布的电力市场数据,并使用图卷积神经网络,提取所研究区域和周围地区传导到域内的域外信息;其次,将不同时刻图卷积神经网络提取到的信息构成时间序列,输入长短时循环网络,从而对日前市场边际电价进行预测。利用北欧电力交易所Nord Pool的运营数据进行算例分析,通过与对照算法对比,该算法具有更好的预测精准度和普适性。展开更多
文摘传统电价预测往往采用基于时间序列的时域预测方法,未能充分利用电力市场的地域信息,忽略了跨区域输电条件下影响区内电价的域外因素,为进一步提升电价预测精度提出一种基于图卷积神经网络与长短时记忆网络(graph convolution network-long short term memory,GCN-LSTM)的时空预测算法。该算法首先通过建立图模型,描述地域分布的电力市场数据,并使用图卷积神经网络,提取所研究区域和周围地区传导到域内的域外信息;其次,将不同时刻图卷积神经网络提取到的信息构成时间序列,输入长短时循环网络,从而对日前市场边际电价进行预测。利用北欧电力交易所Nord Pool的运营数据进行算例分析,通过与对照算法对比,该算法具有更好的预测精准度和普适性。
