作者：张亮; 王洪涛; 邹斌电价预测lstm组合预测
摘要：在解除管制的电力市场中,电价预测是核心。在不考虑电力市场本身情况及影响电价的诸多因素的基础上,单纯从数据驱动角度出发,以历史负荷和电价数据作为输入来预测电价。首先构造Lasso、随机森林、Gradient Boosting、SVM、BP神经网络和LSTM六种单算法电价模型,然后再构建组合六种算法的Lasso、BP神经网络和LSTM组合模型,以及组合三种算法的BP神经网络模型,最后以澳大利亚昆士兰州电力市场历史数据进行仿真。实验结果表明:单算法电价模型中,LSTM模型精度最高,MAE为5.468;BP神经网络适合用于组合单算法电价模型。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
