基于特征提取与改进SVM的电价预测

作者：王婧骅; 王越; 徐子涵; 阎荷嫔; 陈冰旭

来源：自动化与仪器仪表, 2023, (03): 100-106.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.03.100

• 特征提取
• 改进DE-SVM
• 电价预测
• 主成分分析
• MAPE

针对传统电价预测方法由于冗余数据量庞大，特征选择和特征提取准确率低，导致电价预测精度低，预测时间过长的问题，提出构建基于DGCA-PCA的特征提取的改进DE-SVM的电价预测模型GGPDS。首先，采用考虑周期性特征的GCA算法和时段关联性特征的改进GCA算法进行电价特征数据选择；然后采用主成分分析PCA方法进行特征提取；之后将提取数据特征输入改进DE-SVM模型中进行电价预测。实验结果表明，提出的特征提取方法可对海量数据进行有效处理，为后续电价预测模型提供了准确的数据，并进一步提升了电价预测模型的预测精度，降低了模型训练时间成本。日预测实验结果中，本模型的MAPE指标和MAE指标分别取值为7.44%和3.71,对比于传统的电价预测方法电价预测误差更小，预测精度更高。由此说明，本模型可提升电价数据特征提取准确率，从而提高电价预测精度，可在短时间内实现电价准确预测。

• 单位
  国网上海市电力公司