本文選題：電力價格預(yù)測 + PSF　； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在當今社會,能源相關(guān)的問題不斷影響著城市的發(fā)展和人們的生活,而電力作為21世紀與人類聯(lián)系最為密切的能源之一,已經(jīng)被很多國家通過自由貿(mào)易市場來進行合理的分配。在自由貿(mào)易市場中,電力價格并不是一成不變的,會隨著各種社會因素,能源因素等發(fā)生非常頻繁的浮動,一天當中不同時刻的電力價格都是不盡相同的,而電力價格又對最大化供需雙方利益,緩解城市壓力,促進資源的合理利用有著非常重大的影響。正因為如此,準確的預(yù)測未來的電力價格便顯得尤為重要。本文針對時間序列分析和多特征機器學(xué)習這兩個不同的角度,對電力價格預(yù)測方法進行了研究。本文主要完成了以下工作:1)針對電力價格屬于時間序列數(shù)據(jù)這一特性,實現(xiàn)了一種基于模式序列相似性的電力價格預(yù)測方法(Pattern Sequence-based Forecasting,PSF),該方法首先由聚類階段獲取模式序列,然后在預(yù)測階段通過滑動窗口獲取模式相似子序列與結(jié)果集,最后在求和階段對結(jié)果集中數(shù)據(jù)進行求和。又針對歷史數(shù)據(jù)相似性的衰減問題,提出了一種改進的模式序列相似性的電力價格預(yù)測方法(Modified Pattern Sequence-based Forecasting,MPSF),該方法考慮了歷史數(shù)據(jù)與當前預(yù)測數(shù)據(jù)的相似性。最后將上述兩個方法在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上進行驗證,PSF取得了良好的預(yù)測結(jié)果,MPSF相對于PSF在預(yù)測的準確性上有所提升。2)針對電力價格受多因素影響這一特性,實現(xiàn)了一種基于梯度提升樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)的電力價格預(yù)測方法。該方法首先挖掘了電力價格特征,然后使用該特征有監(jiān)督的訓(xùn)練GBDT模型。最終訓(xùn)練出的模型在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上相對于傳統(tǒng)的方法在預(yù)測精度上有明顯的提升,并且為后續(xù)的研究提供了可用的特征集合。3)針對電力價格數(shù)據(jù)強非線性這一特性,并結(jié)合GBDT提供的特征選擇結(jié)果,提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)的電力價格預(yù)測方法,該方法不僅利用了LSTM對歷史數(shù)據(jù)的記憶性,還通過全連接層利用了外部因素對電力價格的影響,為解決該類問題提供了一個新的思路。該方法使用GBDT提供的特征集合進行模型的訓(xùn)練,在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上進一步提升了預(yù)測的精度和穩(wěn)定性。
[Abstract]:In this paper , based on the characteristics of time series analysis and multi - feature machine learning , this paper proposes a kind of improved pattern sequence - based Forecasting ( MPSF ) , which is based on the characteristics of time series analysis and multi - feature machine learning . In order to solve the problem , a new idea is provided . The method uses the feature set provided by GBDT to train the model , and further improves the accuracy and stability of the prediction on the GEFCom2014 - P data set .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F426.61

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本文編號：1874763