在電力市場環(huán)境下,精準的短期電價預(yù)測可以保障電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度和安全穩(wěn)定運行,但實時電價具有非平穩(wěn)性和非線性的特點,加大了預(yù)測難度。針對這一問題,提出了一種基于小波包分解（WPD）和長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的短期實時電價預(yù)測方法。將實時電價序列分解,得到最高頻細節(jié)部分和低頻趨勢部分,剔除波動性高、無效信息多的高頻細節(jié)部分,再采用LSTM網(wǎng)絡(luò)對有效信息最多、更能體現(xiàn)電價序列的趨勢部分進行實時電價預(yù)測。使用所提方法對美國PJM市場某地區(qū)實時電價數(shù)據(jù)進行預(yù)測實驗,結(jié)果表明所提方法相比隨機森林、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機電價預(yù)測方和傳統(tǒng)的LSTM網(wǎng)絡(luò)電價預(yù)測方法具有更高預(yù)測精度。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【圖文】：

3層WPD圖

LSTM定義和維護一個內(nèi)部記憶單元狀態(tài)即細胞狀態(tài)c，通過輸入門j、遺忘門f、輸出門o 3個門結(jié)構(gòu)來更新、維護或刪除細胞狀態(tài)內(nèi)的信息，其記憶單元結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2中，xt為輸入，ht-1表示t-1時刻隱含層狀態(tài)，ct-1表示t-1時刻的長期記憶狀態(tài)，ft表示遺忘門的輸出信號，jt表示輸入門的輸出信號，ot表示輸出門的輸出信號，kt表示將要輸入到長期記憶中的預(yù)備信息，lt表示將要輸入到隱含層狀態(tài)ht的預(yù)備信息。從記憶單元輸入到輸出依次按照式（1）-式（7）計算。

在訓(xùn)練集上訓(xùn)練LSTM模型，選擇并優(yōu)化參數(shù)，建立短期電價預(yù)測模型。再將訓(xùn)練好的LSTM預(yù)測模型在測試集上進行預(yù)測得到結(jié)果，對預(yù)測結(jié)果反歸一化處理，獲得短期實時電價的預(yù)測值。2 算例分析

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3475074