郭庆辉,林浩哲,李媛,谢露露,刘桁宇.基于NGO-VMD-SSA-ESN 的短期电价预测∗[J].电工技术,2024(2):130-136
基于NGO-VMD-SSA-ESN 的短期电价预测∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.02.037
中文关键词:  电价预测  回声状态网络  变分模态分解
英文关键词:
基金项目:
作者单位
郭庆辉 沈阳工业大学理学院 
林浩哲 沈阳工业大学理学院 
李媛 沈阳工业大学理学院 
谢露露 沈阳工业大学理学院 
刘桁宇 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 
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中文摘要:
      针对电价波动性和非线性的特点,为提高电价预测的精度,提出了一种基于回声状态网络的短期电价混合 预测模型.首先,基于北方苍鹰优化算法(NGO)优化后的变分模态分解(VMD) 对原始电价进行分解,降低电价 的波动性;然后,利用麻雀搜索算法(SSA)对回声状态网络(ESN)的参数进行优化,使其能针对NGO-VMD分解 后的不同子序列自适应地调整参数进行预测,降低参数经验设置的随机性;最后,根据分解子序列与原始数据的皮尔 逊相关系数,选择合适子序列的预测结果重构合成最终预测结果,消除了噪声的影响.以美国PJM 电力市场为例, 与其他电价预测模型对比验证所提出的混合模型具有更好的预测精度.
英文摘要:
      
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