文档名：基于小波变换的BiLSTMTCN短期电价预测
摘要：随着可再生能源大规模并入电网,电价预测变得越来越困难.为更准确预测含新能源电力市场中的电价,本文提出一种基于离散小波变换(DWT)的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和时间卷积网络(TCN)的短期电价预测模型.首先利用DWT提取数据的时频图,并对重构后的子序列进行相关性分析;然后对于受不同因素影响的子序列建立不同的模型分别进行预测,最后叠加预测结果得到最终预测值.并在北欧丹麦DK1电力市场数据集上进行实验,该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为3.081%和2.588%,与一些基准模型和现有预测模型相比,该方法的预测精度更高.
Abstract：Electricitypriceforecastingisbecomingincreasinglydifficultasrenewableenergyisintegratedintothegridonalargescale.Inordertomoreaccuratelypredicttheelectricitypriceinthenewenergypowermarket,ashort-termelectricitypriceforecastingmodelbasedondiscretewavelettransform(DWT),bi-directionallongshort-termmemorynetwork(Bi-LSTM)andtemporalconvolutionnetwork(TCN)wasproposed.Firstly,thetime-fre-quencydiagramofthedatawasextractedbyDWT,andthecorrelationanalysiswasperformedonthereconstructedsubsequences.Then,differentmodelswereestablishedtopredictthesubsequencesaffectedbydifferentfactors.Fi-nally,thepredictedresultsweresuperimposedtoobtainthefinalpredictedvalue.ExperimentsareperformedonthedatasetoftheNordicDanishDK1powermarket,therootmeansquareerror(RMSE)andmeanabsoluteerror(MAE)ofthismethodare3.081%and2.588%respectively.Comparedwithsomebenchmarkmodelsandexistingpredictionmodels,themethodhashigherpredictionaccuracy.
作者：竺筱晶 薛睿萌Author：ZHUXiaojing XUERuimeng
作者单位：上海电力大学数理学院,上海201306
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：TM715
关键词：短期电价预测 风力发电量 离散小波变换 双向长短期记忆网络 时间卷积网络
Keywords：short-termelectricitypriceforecasting windpower discretewavelettransform bi-directionallongshort-termmemorynetwork temporalconvolutionnetwork
机标分类号：TP391F426.61TM73
在线出版日期：2024年1月15日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金基于小波变换的Bi-LSTM-TCN短期电价预测[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(12)竺筱晶 薛睿萌随着可再生能源大规模并入电网,电价预测变得越来越困难.为更准确预测含新能源电力市场中的电价,本文提出一种基于离散小波变换(DWT)的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和时间卷积网络(TCN)的短期电价预测模型.首先利用DWT提...参考文献和引证文献
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