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摘要
针对电力现货价格存在的高波动性、非线性特征的问题，采用变分模态分解（VMD）和WOA-ATT-BiLSTM相结合的方法实现了短期电价预测。首先使用VMD将原始电价序列分解成多个相对平稳的子序列，然后采用结合注意力机制的ATT-BiLSTM来提取电价子序列中的特征信息并进行预测，同时引入鲸鱼优化算法（WOA）优化ATT-BiLSTM的超参数来提高预测精度，最后为验证方法的有效性，使用了法国电力市场的数据进行实验比较。结果表明，基于VMD和WOA-ATT-BiLSTM模型的平均绝对百分比误差（MAPE）为2.91%，均方根误差（RMSE）为1.65欧元/MWh，平均绝对误差（MAE）为1.29欧元/MWh，相较于其他对比模型具有更准确的预测效果。
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