典型文献
基于纵横交叉算法-门控循环单元的日前电价预测模型
文献摘要：
新型电力系统下,新能源渗透率不断提高,电价出现特征数目增多、波动性大的问题,为了提高日前电价的预测精度,提出了一种基于纵横交叉算法(CSO)优化门控循环单元(GRU)的组合预测模型.首先利用互信息(MI)方法分析电价与特征之间的相关性,提取相关性较高的特征,同时利用变分模态分解(VMD)方法将电价序列分解为若干分量,然后将各分量分别叠加提取的特征送入GRU预测模型进行预测,并利用CSO优化模型的部分参数,避免模型陷入局部最优,最后将各分量预测结果叠加得到最终预测电价.选取北欧Nordpool电力市场运营数据进行试验,试验结果表明该方法相比于其他方法具有更高的预测精度.
文献关键词：
新型电力系统;新能源;电价预测;互信息;变分模态分解;纵横交叉算法;门控循环单元
中图分类号：
作者姓名：
翟广松;王鹏;梁鹏勋;谢智锋;殷豪
作者机构：
广东工业大学自动化学院,广州510006
文献出处：
引用格式：
[1]翟广松;王鹏;梁鹏勋;谢智锋;殷豪-.基于纵横交叉算法-门控循环单元的日前电价预测模型)[J].综合智慧能源,2022(11):36-42
A类：
Nordpool
B类：
纵横交叉算法,门控循环单元,日前电价预测,电价预测模型,新型电力系统,新能源渗透率,特征数,波动性,CSO,GRU,组合预测模型,互信息,MI,变分模态分解,VMD,序列分解,若干分,加提,送入,局部最优,加得,北欧,电力市场运营,运营数据,其他方法
AB值：
0.293935
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