基于EEMD,SVM和ARMA组合模型的电价预测

作者：张金良; 王明雪

来源：电力需求侧管理, 2020, 22(03): 63-68.

• 电价预测
• 集成经验模态分解
• 支持向量机
• 自回归移动平均模型

随着我国电力体制改革的不断深入,售电公司作为电力市场的主要参与者,其主要获利方式是从电力市场中购买电量并销售给用户。因此准确预测现货市场电价变化趋势,是售电公司降低购售电风险的重要保障。为此,根据现货市场中电价的特性,提出基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、支持向量机(support vector machine,SVM)和自回归移动平均模型(autoregressive moving average,ARMA)的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列;其次,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM预测高频分量,利用自回归移动平均模型预测低频分量;最后将各子序列的预测结果求和作为最终预测结果。用美国售电公司真实数据进行预测,并与其他模型进行比较。算例结果表明所提模型的预测精度更高。

• 单位
  华北电力大学