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基于端到端学习的短期电价概率预测算法：模型构建与实证分析

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球电力市场化的大趋势下，电力行业正逐步从垄断经营模式向竞争模式转变。电价，作为电力市场的核心要素，其结构和水平发生了显著变化。电价不仅随着电力需求的波动而变化，同时其变化也反过来影响着电力需求量，电价调节机制在电力市场中的作用日益凸显。在这样的背景下，短期电价预测在电力市场运营中具有至关重要的地位。

从市场参与者的角度来看，准确的短期电价预测能为发电商提供有力支持，使其能够提前规划生产计划，制定更为合理的报价策略，从而在激烈的电力交易和竞价中获取更大的经济效益。对于电力用户而言，依据电价预测信息，他们可以合理安排购电量和购电时段，有效降低用电成本，实现资源的优化配置。政府部门能够借助短期电价预测，对电网未来一段时间的电价及其波动情况进行宏观把控，及时发现并解决电力市场运营中存在的问题，确保市场的稳定和有序发展。规划者可以根据短期电价预测，结合实际情况，科学地决定是否增加输电量，制定合理的调度计划，以及优化区域间的电力交换。电厂投资者也能通过短期电价预测，准确评估不同厂址的盈利前景，做出明智的投资决策。市场运营者则可以依据短期电价预测，更好地进行风险管理，降低潜在风险带来的损失。

然而，与其他商品价格预测相比，短期电价预测面临着诸多挑战。电力作为一种特殊商品，无法进行经济存储，这使得电力的供需平衡必须在瞬间实现，增加了电价预测的难度。输电阻塞现象会阻碍控制区域之间的自由电力交换，进一步影响电价的波动。此外，电价受到众多非确定性因素的综合影响，如系统供需状况、燃料价格的不稳定性、水力发电站的发电波动性、输电阻塞、市场成员的行为策略、发电商的报价模式以及系统和机组的约束条件等。这些非确定性因素不仅难以精确检测和量化，更难以有效地纳入传统的电价预测模型中，导致短期电价预测的难度远远高于负荷预测。

为了应对这些挑战，众多学者和研究人员不断探索和改进短期电价预测方法。传统的预测方法主要包括时间序列法、人工神经网络法、小波理论预测法以及组合预测法等。时间序列法通过分析历史数据的趋势、季节性和周期性变动等特征来预测未来电价，但在选择恰当模型以及处理电价序列中的异方差性和跳跃特性方面存在困难。人工神经网络虽具有强大的非线性映射和自学习能力，但容易出现过拟合和训练时间长的问题。小波理论预测法利用小波变换的时频局部化特性对电价时间序列进行分解和预测，但小波基和分解尺度的选择以及边界问题的处理较为复杂。组合预测法虽集结了多种模型的优点，但并非任意组合都能提高预测精度，需要经过大量实践检验和模型优化。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，端到端学习在各个领域得到了广泛应用。端到端学习是一种直接从原始数据到最终输出的学习方法，它能够自动提取数据特征，避免了传统方法中人工特征工程的繁琐和局限性。将端到端学习应用于短期电价概率预测，具有重要的理论和实际意义。从理论层面看，端到端学习能够挖掘电价数据中的深层次特征和潜在规律，为短期电价预测提供新的思路和方法，丰富和完善电力市场预测理论体系。在实际应用中，端到端学习模型能够更好地适应电力市场的复杂性和不确定性，提高短期电价概率预测的准确性和可靠性，为市场参与者提供更具参考价值的决策依据，有助于提升电力市场的运行效率和资源配置效果，促进电力市场的健康、稳定发展。

1.2国内外研究现状

1.2.1短期电价预测研究现状

短期电价预测作为电力市场研究的关键领域，一直受到国内外学者的广泛关注。在国外，许多研究聚焦于开发高精度的预测模型和算法。文献[具体文献1]提出了一种基于混合智能算法的短期电价预测模型，该模型结合了遗传算法和粒子群优化算法，对神经网络的参数进行优化，从而提高了预测精度。通过对实际电力市场数据的验证，该模型在捕捉电价的复杂波动模式方面表现出色，但在处理大规模数据时，计算效率有待提高。文献[具体文献2]运用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行短期电价预测，利用LSTM对时间序列数据的长期依赖关系的处理能力，有效提升了预测的准确性。然而，该模型对数据的质量和特征工程要求较高，若数据存在噪声或特征提取不充分，预测性能会受到较大影响。

在国内，相关研究也取得了丰硕成果。文献[具体文献3]基于小波分解和支持向量机（SVM）构建了短期电价预测模型，先通过小波分解将电价序列分解为不同频率的子序列，再利用SVM对各子序列进行预测，最后将预测结果进行合成。实验结果表明，该模型在抑制噪声干扰和提高预测稳定性方面具有明显优势，但小波基函数的选择和分解层数的确定较为依赖经验，缺乏统一的标准。文献[具体文献4]考虑到电价影响因素的多样性，提出了一种基于多因素融合的短期电价预测方法，将历史电价、负荷