8、电力月度清算价格预测方法解析

电力月度清算价格预测方法解析

1. 预测流程概述

电力价格预测是一个复杂的过程，通常包含以下关键步骤：
1. 优化模型参数并检查模型的预测效率。
2. 进行模型评估，使用一些误差准则来评估模型预测值与真实值之间的拟合程度，衡量模型的预测准确性。
3. 将模型成功应用于实际电价预测。

2. 电力月度清算价格数据预处理

电价变化受多种因素影响，电价时间序列几乎总是非平稳和非线性的。在预测前使用数据预处理技术减少数据波动，再基于处理后的数据构建预测模型，往往能提高最终预测准确性。目前，电价预测领域常用的数据预处理技术主要是归一化技术。

2.1 数据归一化

数据归一化是目前常用的数据处理方法。若各维度数据量级差异大，会导致较大预测误差。因此，数据归一化可消除输入数据和输出数据之间的差异，同时为加快神经网络训练速度，也会采用该技术。目前常用的两种数据归一化方法，这里介绍最大 - 最小法，具体形式如下：
[x_t = \frac{x_t - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}]
其中，(x_k) 是原始数据序列；(x_{max}) 是数据序列中的最大值；(x_{min}) 是数据序列中的最小值。

3. 构建电力月度清算价格训练样本集

3.1 时间信息提取

月度电力清算数据具有显著周期性，且包含重要信息。因此，根据以下表格提取月度电力清算数据的时间特征：
| 序号 | 特征名称 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 星期几 | 一周中的第几天 |