【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力市场智能化，特别涉及小波包分解(wpd)与改进灰狼算法(igwo)来优化支持向量回归(svr)的现货日前电价预测方案，用于更好地对现货日前电价进行短期、中期和长期三种不同时间尺度的预测。
技术介绍
1、电价是实现市场化竞争的重要因素，随着新能源供电不稳定导致节点电价波动较大，以及用电行为、天气情况、负荷预测等数据的不确定性，节点电价表现出即时性强、预测难等特点。对节点电价的准确预测不仅可以对市场参与者提供有效指导，还可以为电力调度部门和监管部门提供数据支撑，了解电力市场的运转情况，实现电力系统发电成本最优的经济目标。
2、目前对节点电价预测领域主要的技术路径有统计学方法、机器学习方法、混合方法等。统计学方法采用时间序列分析模型，通过对历史数据进行建模来预测节点电价，以时间为尺标对历史数据排序，通过发掘数据的周期信息实现对电价的预测。比如，通过游程检验法和aic准则分别判断数据序列的平稳性和预测模型的阶数，采用含置信区间的arima模型预测。该方法在数据量较少且存在线性关系是表现较好，在面对非线性时间序列，容...
【技术保护点】
1.一种基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，按时间尺度将预测分位短期、中期以及长期三种任务，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，数据预处理包括以下：
3.根据权利要求1所述的基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，使用WPD对历史电价序列进行分解，WPD是用分析树来表示小波包，即利用多次叠代的小波转换分析输入信号的细节部分，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，按时间尺度将预测分位短期、中期以及长期三种任务，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，数据预处理包括以下：
3.根据权利要求1所述的基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，使用wpd对历史电价序列进行分解，wpd是用分析树来表示小波包，即利用多次叠代的小波转换分析输入信号的细节部分，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于小波包分解与改进灰狼算法优化支持向量回归的现货日前电价预测方法，其特征在于，数据处理中，针对不同时间尺度的预测进行不同的时间窗口划分：
【专利技术属性】
技术研发人员：赵衡，刘宇韬，李睿智，
申请(专利权)人：贵州盘江电投配售电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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