基于深度学习的电力市场短期电价预测探析

武新娟，李晓东

（国网新疆电力有限公司营销服务中心（资金集约中心、计量中心），新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830013）

1 深度学习在电力市场短期电价预测中的重要性

深度学习在电力市场短期电价预测中的重要性日益凸显，这是因为电力市场作为现代社会的核心基础设施之一，其稳定运行对经济和生活的正常进行至关重要。然而，电力市场的特点包括复杂的供需关系、多变的市场因素以及受季节、天气等因素影响较大，使得电价的波动性十分显著。因此，准确地预测电价变动对于电力生产商、消费者和市场监管机构具有重要意义。首先，深度学习在电力市场短期电价预测中具备处理复杂非线性关系的能力，这使得它成为一种有效的工具。传统的线性模型难以捕捉市场中复杂的相互作用和影响因素，而深度学习可以通过多层神经网络自动提取数据中的高阶特征，从而更准确地反映电价变动的规律。这种能力对于预测市场中的非线性波动和异常情况至关重要，帮助相关从业者更好地规划和应对。其次，准确的电力市场短期电价预测有助于电力生产商进行合理的资源配置和能源调度。电力生产商需要根据电价的预测情况来决定何时启动或停止发电设备，以及如何调整电力产量。准确的预测可以帮助生产商避免因电价波动而产生的成本损失，实现更高效的电力生产和供应。此外，深度学习技术还可以结合气象数据、负荷数据等多种因素，更全面地预测电价变动，为决策提供更多元化的信息支持。最后，电力市场监管机构在保障市场稳定和公平的运行方面同样需要准确的电价预测。市场监管机构需要监控市场供需情况，预防市场操纵和价格虚高现象，通过深度学习预测电价，可以更及时地发现异常波动，采取相应的调控措施，维护市场秩序和公平竞争环境。

2 深度学习在电力市场短期电价预测中的应用

2.1 特征提取和数据预处理

特征提取在深度学习中决定了模型的输入特征质量，直接影响到模型的性能。在电力市场短期电价预测中，时间序列数据是最主要的数据来源，包括历史电价、负荷、发电量等。针对这些数据，可以通过构建滑动窗口特征来捕捉时间上的演变趋势，如使用前几天的电价数据作为输入特征，从而帮助模型捕捉电价的周期性变化。此外，因为天气条件直接影响电力需求和供应。将气象数据融入模型可以增加预测的准确性。例如，温度、湿度等因素与电力需求之间存在明显关联，通过将这些因素作为附加特征输入到深度学习模型中，可以更好地预测电价的波动。除了时间序列数据和气象数据外，市场因素也是影响电价的重要因素之一。例如，政府政策、电力市场的供求关系、能源价格等因素都可能对电价产生影响。因此，在特征提取过程中，需要将这些非传统数据源转化为可供模型理解的特征。这可以通过构建虚拟变量、指标变量等方式来实现，从而将这些非数值性的因素编码为模型可以处理的特征表示。数据预处理是深度学习应用中的另一个关键环节。由于真实数据往往存在缺失值、异常值等问题，因此在输入模型之前，必须对数据进行预处理以确保模型的稳定性。对于电力市场短期电价预测，首先需要处理的是缺失值。因为电价等数据通常以小时或日为单位进行记录，因此可能出现某些时间点的数据缺失。可以使用插值方法，如线性插值、插值平滑等，填充缺失的数据，以保证时间序列的连续性。同时，异常值的处理也是不可忽视的。异常值可能是由于数据采集误差、故障等原因引起的，如果不进行处理，会对模型的训练和预测产生负面影响。可以通过统计方法或者离群值检测算法，如箱线图、Z 分数等，识别和处理异常值，从而确保模型的稳定性和鲁棒性。

2.2 模型选择与设计

首先，在模型选择阶段，需要考虑采用何种深度学习架构。常见的架构包括全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。对于电力市场短期电价预测，时间序列数据具有时序性，RNN 是一种常用的选择。RNN 具有记忆能力，能够更好地处理时间序列数据的依赖关系。另外，针对长时序数据，可以采用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等改进型RNN，以更好地捕捉长期依赖关系。模型的层数和节点数也是设计中需要考虑的因素。深度模型的层数决定了模型的复杂性和学习能力，但过多的层数可能会导致梯度消失或爆炸问题。节点数的设置影响了模型的表示能力，可以通过交叉验证等方法来选择合适的节点数。此外，正则化技术如Dropout 等也可以用来避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。在模型设计过程中，除了选择合适的架构和参数外，特征工程也是关键环节。深度学习模型在数据输入之前需要将数据进行表示和编码。对于电力市场短期电价预测，可以将不同数据源的特征进行融合，如历史电价、负荷数据、气象数据等。这些特征可以通过卷积操作、循环操作等进行提取，以形成更高级别的特征表示，更好地捕捉电价变动规律。损失函数和优化方法也是模型设计中的关键考虑因素。对于回归问题，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，衡量模型预测值与真实值之间的误差。优化方法可以选择梯度下降法的不同变种，如Adam、RMSprop 等，以加速模型收敛过程。此外，学习率的设置也需要谨慎考虑，过大的学习率可能导致震荡，过小的学习率则会使模型收敛速度过慢。模型训练和验证是设计过程的核心步骤。在训练过程中，需要将数据集划分为训练集和验证集，以便监控模型的泛化性能。可以采用交叉验证等方法来避免过拟合问题。此外，针对时间序列数据，还可以使用滑动窗口技术来进行逐步预测，模拟实际预测场景。

2.3 损失函数与优化方法

在电力市场短期电价预测中，常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE计算预测值与真实值之间的差距的平方的平均值，通过最小化MSE，模型的目标是使预测结果尽量接近真实值。然而，MSE 对于异常值非常敏感，可能导致模型在预测过程中过分关注异常点，从而影响整体预测性能。因此，在使用MSE 时，需要对数据进行预处理，以降低异常值的影响。除了MSE，还可以考虑使用其他损失函数来弥补其缺点。例如，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）可以有效减轻异常值的影响，因为它使用预测值与真实值之间的绝对差距来衡量预测误差。另外，分位数损失函数在电价预测中也具有应用潜力，它可以针对不同分位数的情况进行权衡，更好地适应电价波动的不确定性。其次，优化方法在深度学习中起到了调整模型参数以最小化损失函数的作用。常见的优化方法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam、RMSprop 等。在电力市场短期电价预测中，优化方法的选择需要考虑模型的收敛速度、稳定性以及是否容易陷入局部最优。SGD 是最基本的优化方法之一，它在每个批次中随机选择样本来更新模型参数，从而逐步优化损失函数。然而，SGD 容易受到损失函数表面的不平滑性和局部最优点的影响。为了克服这些问题，一些改进型优化方法应运而生。Adam（Adaptive Moment Estimation）结合了自适应学习率和动量，能够在不同参数上调整学习率，从而更好地适应不同的参数尺度。RMSprop 则通过逐步调整学习率，减小学习率的幅度，从而更好地适应损失函数的不平滑性。此外，正则化方法也是优化中需要考虑的因素。正则化可以有效避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。L2 正则化通过向损失函数中添加权重的平方和，降低模型参数的大小，防止参数过度膨胀。而L1 正则化则通过向损失函数中添加权重的绝对值和，可以将部分参数稀疏化，减少不必要的特征。

2.4 模型训练与验证

首先，模型训练需要充分利用可用的历史数据。在电力市场短期电价预测中，时间序列数据是主要数据来源，因此需要将数据按照时间顺序进行划分，以确保训练数据和验证数据的时间先后顺序。通常可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型参数的更新，验证集用于超参数的调整，测试集用于最终模型性能的评估。在训练过程中，超参数的选择和调整也至关重要。超参数包括学习率、批次大小、模型的层数和节点数等。学习率决定了模型参数的更新速度，过大的学习率可能导致震荡，过小的学习率则会使模型收敛速度过慢。批次大小影响了梯度的估计精度，通常较大的批次大小可以加速模型收敛。而模型的层数和节点数决定了模型的复杂性和表示能力，需要通过实验来找到适合任务的配置。模型训练过程中，需要注意过拟合问题。过拟合指模型在训练数据上表现优秀，但在未见过的数据上表现较差。为了避免过拟合，可以使用正则化技术，如L2正则化、Dropout 等。此外，可以使用交叉验证等方法，选择合适的超参数和模型配置，以提高模型的泛化能力。在模型训练过程中，还需要监控训练损失和验证损失。训练损失衡量了模型在训练集上的拟合程度，而验证损失则反映了模型在验证集上的泛化能力。随着训练的进行，训练损失会逐渐减小，但验证损失会在一定阶段之后开始增大，这表明模型可能已经开始过拟合。在这种情况下，可以通过提前停止训练，防止模型进一步过拟合。验证集的选择也需要慎重考虑，由于电力市场的季节性和周期性，验证集的时间范围需要充分覆盖不同的电价波动情况。可以采用滑动窗口的方式，逐步将历史数据划分为训练集和验证集，以获得更加稳定的验证结果。在模型训练完成后，需要对模型进行验证。这一步是为了评估模型的性能，确认其在实际场景中的预测能力。测试集的数据应该与模型训练和验证阶段的数据有明显区别，以保证评估的客观性和准确性。可以使用各种评价指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等来评估模型的预测性能。

3 深度学习模型性能比较分析

首先，深度学习模型的性能比较需要从多个角度进行评估。常见的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。RMSE 衡量模型预测值与真实值之间的平均距离越小表示预测越准确。MAE 计算预测值与真实值之间的绝对差值的平均值，同样越小越好。MAPE 考虑了预测误差在不同真实值上的相对误差，用于评估模型的相对精度。通过综合考虑这些指标，可以全面地比较模型的性能。

在深度学习模型性能比较中，常见的模型包括全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。全连接神经网络适用于少量特征的预测任务，但在处理时间序列数据时可能无法捕捉时间依赖关系。CNN 主要用于图像处理，不太适用于时间序列数据。而RNN、LSTM 和GRU 等适用于时间序列数据的预测，因为它们能够捕捉数据的时序关系。LSTM 和GRU 是RNN 的改进版本，具有更好的记忆能力和防止梯度消失的特点。在电力市场短期电价预测中，LSTM 和GRU 常常表现出更好的性能。这是因为电力市场的数据具有一定时序关系，LSTM和GRU 能够更好地捕捉电价的周期性和趋势。不同深度学习模型的性能比较还需要考虑数据的特点。电力市场数据通常受到多种因素的影响，如季节性、天气、市场供需等。因此，模型在捕捉这些因素时表现不同。例如，如果天气因素对电价有较大影响，那么考虑融入气象数据的模型可能更有优势。在这种情况下，使用LSTM 或GRU 等适合处理序列数据的模型可能效果更好。

4 结语

通过对基于深度学习的电力市场短期电价预测方法的探析，了解了这一前沿技术在电力领域的重要应用。深度学习模型在电价预测中的优势得以凸显，其能够更好地捕捉数据的时序关系和复杂规律。然而，在应用中也需要充分考虑数据特点、模型选择、超参数调整等因素，以实现更准确的预测结果。深度学习技术的应用为他们提供了一种强大的工具，能够更好地理解市场变化和趋势。