基于CEEMD-ISSA-LSSVM的日前电力市场价格预测

作者：高诗博; 高阳; 戴菁

来源：沈阳工程学院学报(自然科学版), 2023, 19(02): 71-78.

DOI：10.13888/j.cnki.jsie(ns).2023.02.013

• 互补集成经验模态分解
• 最小二乘支持向量机
• 麻雀搜索算法
• 日前电价

日前电价预测的准确性对电力市场参与者的现货市场参与程度、交易策略选择、经济收益情况均有较大影响。针对电力现货市场日前电价序列具有较强的波动性，提出了一种基于互补集成经验模态分解-改进麻雀搜索算法-最小二乘法支持向量机的日前电力市场价格预测模型。首先，采用灰色关联分析法筛选得到预测日的相似日集合，然后利用互补集成经验模态分解法将相似日的历史电价序列分解；其次，以改进的麻雀搜索算法优化最小二乘法支持向量机得到改进麻雀搜索算法-最小二乘法支持向量机预测模型，并分别对分解结果进行预测，将预测结果叠加，最终得到日前电价预测值。经过算例仿真，其结果表明：与其他预测模型对电价的预测相比，所提方法具有更高的预测精度。

• 单位
  沈阳工程学院; 国网辽宁省电力有限公司