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2024年1月10日现代信息科技Jan.2024
第8卷第1期ModernInformationTechnologyVol.8No.1
DOI:10.19850/ki.2096-4706.2024.01.035
基于CNN-TPA-GRU的电价预测模型研究与应用
11122
刘科，王玲霞，苗伊，王梓霁，尚虹霖
（，；（），）
1.内蒙古龙源新能源发展有限公司内蒙古呼和浩特0100002.华北电力大学保定河北保定071003
摘要：文章介绍一种解决电力市场价格波动的电价预测方法。该方法利用卷积神经网络提取输入序列的局部特
征，并降维处理。同时，应用时序模式注意力机制，考虑不同时间步之间的依赖关系，为每个时间步分配权重，优化
门控循环单元的输入特征。该模型在TGE数据集上进行了验证，并与其他算法进行了比较，结果在各项评价指标上均
达到最优，证实了其适应性和在电力现货市场中的可行性。
关键词：时序模式注意力；循环神经网络；电价预测；卷积神经网络；GRU
中图分类号：TP18；TM715文献标识码：A文章编号：2096-4706（2024）01-0165-06
ResearchandApplicationofElectricityPricePredictionModelBasedonCNN-TPA-GRU
11122
LIUKe,WANGLingxia,MIAOYi,WANGZiji,SHANGHonglin
(1.InnerMongoliaLongyuanNewEnergyDevelopmentCo.,Ltd.,Hohhot010000,China;
2.NorthChinaElectricPowerUniversity(Baoding),Baoding071003,China)
Abstract:Thispaperintroducesamethodofelectricitypricepredictiontosolvethefluctuationofelectricitymarketprice.
Inthismethod,ConvolutionNeuralNetworksareusedtoextractlocalfeaturesofinputsequencesandreducedimensionality.At
thesametime,theTemporalPatternAttentionmechanismisappliedtoconsiderthedependenciesbetweendifferenttimesteps,
assignweightstoeachtimestep,andoptimizeinputcharacteristicsoftheGateRecurrentUnit.ThemodelisverifiedonTGE
dataset,andcompareswithotheralgorithms,andreachestheoptimalineachevaluationindex,whichconfirmeditsadaptability
andfeasibilityinth
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