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基于GCN-LSTM的日前市场边际电价预测
标题:基于GCN-LSTM的日前市场边际电价预测
摘要:
日前市场边际电价预测是电力市场中的重要问题，对于电力市场参与者和能源管理决策者具有重要意义。本文提出了一种基于GCN-LSTM的方法来解决这一问题。首先，我们利用图卷积网络（GCN）来对电力市场的相关特征进行建模。然后，使用长短期记忆网络（LSTM）来学习时间序列信息，进一步改善预测性能。通过实验证明，我们的模型在日前市场边际电价预测任务上表现出优异的性能。这项研究为电力市场参与者提供了一种有效的预测方法，有助于他们做出更准确的决策。
1.引言
电力市场是一个复杂的系统，涉及到大量的参与者和因素。其中，日前市场边际电价的预测是电力市场参与者非常关注的问题。准确预测日前市场边际电价可以帮助参与者制定优化的能源采购和出售策略，降低成本并提高利润。
2.相关工作
在过去的几年中，许多研究者已经尝试使用多种方法来解决日前市场边际电价预测问题。其中一些方法包括基于统计模型的方法、机器学习方法和深度学习方法。然而，这些方法都存在一定的局限性，例如对时间序列特征的处理不足以及无法充分利用电力市场中的网络结构等。
3.方法
本文提出了一种基于GCN-LSTM的方法来解决日前市场边际电价预测问题。首先，我们利用GCN来构建电力市场的图模型，将电力市场中的不同节点表示为图的节点，并将它们之间的关系表示为图的边。通过GCN，我们可以捕捉到电力市场中节点之间的复杂关系，有助于更准确地建模电力市场的特征。然后，我们使用LSTM来学习时间序列信息，将历史时刻的边际电价作为输入，预测未来时刻的边际电价。通过将GCN和LSTM结合起来，我们的模型可以充分利用电力市场中的网络结构和时间序列信息，从而提高预测的准确性。
4.实验设计
为了评估我们提出的方法在日前市场边际电价预测任务上的性能，我们选择了一个真实的电力市场数据集。我们将数据集分为训练集、验证集和测试集，并使用均方根误差（RMSE）作为评估指标。我们还与其他常用的预测方法进行比较，包括基于统计模型的方法和传统的机器学习方法。
5.实验结果与分析
实验结果表明，我们的方法在日前市场边际电价预测任务上具有显著的优势。与其他方法相比，我们的模型在预测准确性上表现出更好的性能。通过使用GCN和LSTM来集成电力市场的网络结构和时间序列信息，我们能够更好地捕捉到电力市场中的复杂关系，并实现更准确的边际电价预测。
6.结论与展望
本文提出了一种基于GCN-LSTM的方法来预测日前市场边际电价。实验证明，我们的方法在预测准确性上具有优势。未来的研究可以进一步探索如何充分利用电力市场的结构信息和相关外部因素来提高预测性能，并将我们的方法扩展到其他相关问题的预测中。
致谢:
我们感谢所有对本研究有所贡献的机构和个人，在数据集提供和讨论中给予的帮助和支持。
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