二层分解技术结合神经网络提升电价预测精度

"二层分解技术在电价预测中的应用研究" 本文主要探讨了在电价预测领域，如何通过采用二层分解技术与神经网络相结合的方法来提高预测精度。针对电价波动大且预测难度高的问题，作者提出了一种新的多步预测模型。这个模型包括两个关键步骤：集合经验模式分解（CEMD）和变分模态分解（VMD），以及神经网络预测和纵横交叉算法优化。 首先，CEMD用于将原始电价序列分解为多个分量，这一过程有助于识别和分离电价序列中的不同时间尺度特征。CEMD能够有效地处理非线性和非平稳数据，将其分解成易于分析的子序列，这些子序列代表了不同频率成分。 接下来，第一层分解得到的最高频率分量被VMD进一步分解为一系列模态分量。VMD是一种更精细的分解方法，它可以更好地捕获高频分量中的瞬态变化，这对于理解电价的快速波动至关重要。 然后，所有分解出的分量通过神经网络模型进行预测。神经网络因其强大的非线性建模能力，能够适应电价预测中的复杂关系。作者使用纵横交叉算法来优化神经网络的参数，以提高预测的准确性和稳定性。纵横交叉算法是一种有效的优化策略，它通过结合不同的参数组合，能够在全局范围内搜索最优解。 最后，将所有子序列的预测结果叠加起来，得到最终的电价预测值。通过这种方式，模型能够综合考虑各个时间尺度和频率成分的影响，从而提供更准确的预测。 实证研究表明，采用二层分解技术的模型相比于其他混合模型在预测性能上具有显著优势，具有较高的实用价值。该研究对于电力市场参与者制定交易策略、电网运营者进行负荷平衡以及政策制定者制定电价政策等方面都具有重要的指导意义。 关键词：二层分解技术、纵横交叉算法、多步预测、神经网络、电价预测 该研究得到了广东省科技计划资助项目和广东电网公司科技项目的资金支持，作者团队由几位专注于电力系统稳定与控制、人工智能算法在电力系统应用的学者组成。这项工作展示了将先进数据分析方法应用于实际问题的能力，为电价预测提供了新的思路。