年電力行業情況分析：基于優化算法和深度學習的短期電價預測研究隨著全球能源轉型的加速，電力行業正面臨著前所未有的挑戰與機遇。2025年，電力市場在新能源的大量接入下，呈現出高度簡單性和動態性。數據顯示，美國PJM電力市場2023年3月至2024年2月期間的實時電價數據波動頻繁，反映了電力市場的簡單性。在此背景下，精確?????的短期電價猜測對于電力市場參加者至關重要，不僅有助于優化電力資源安排，還能提升市場運行效率和決策水平。本文提出了一種基于多策略改進冠豪豬優化算法和深度學習的短期電價猜測方法，旨在提高猜測精度和模型的泛化力量。

一、電力市場短期電價猜測的重要性

《2025-2030年中國電力行業市場深度討論與戰略詢問分析報告》在新型電力系統建設及雙碳目標的推動下，電力市場的簡單性顯著增加。大量新能源如風電、光伏等涌入市場交易，不僅簡單化了電力市場中各類主體的收益影響因素，還顯著撼動了電力市場的供需平衡。短期電價猜測作為電力市場運作中不行或缺的一環，能夠助力各市場主體精準把握市場動態，實現利益最大化，同時也是其強化風險管理、提升決策水平的關鍵工具。精準的短期電價猜測有利于電力市場參加者準時把握市場動態，優化電力資源的安排格局，提升供電效率與系統運行的牢靠性。

二、基于多策略改進冠豪豬優化算法的VMD參數優化

電力行業狀況分析提到變分模態分解(VMD)是一種自適應的信號分解方法，能夠將簡單的非線性和非平穩信號分解成多個本征模態重量(IMF)。然而，VMD參數的優化始終是其應用中的難點。本文提出了一種多策略改進冠豪豬優化算法(MSICPO)，通過引入萊維飛行策略、周期性種群變異和動態調整參數機制，顯著提高了冠豪豬優化算法的全局搜尋力量和收斂速度。試驗結果表明，MSICPO在VMD參數優化中實現了最優解精度和優化效率的精細化平衡，有效提升了VMD分解精度。

三、融合特征加權的深度學習模型

為了進一步提高電價猜測的精度，本文構建了融合特征加權的深度學習模型。通過設計動態加權模塊，抑制噪聲干擾并強化關鍵特征的影響，結合sLSTM的長期依靠捕獲力量和Transformer的并行計算優勢，實現了多尺度特征的協同優化處理。試驗結果表明，該混合猜測模型在猜測精度方面表現良好，擬合度系數達到0.95。

四、跨區域數據猜測試驗驗證

為了驗證所提模型的泛化力量，本文在美國PJM電力市場電價數據上進行了跨區域數據猜測試驗。試驗結果表明，所提模型不僅在本地數據上表現精彩，還具有良好的跨區域適用性。這表明本文所提方法在不同區域電力市場中具有廣泛的適用性和可泛化性。

五、總結

2025年，電力行業在新能源的大量接入下，面臨著前所未有的簡單性和動態性。本文提出了一種基于多策略改進冠豪豬優化算法和深度學習的短期電價猜測方法，通過優化VMD參數和融合特征加權的深度學習模型，顯著提高了短期電價猜測的精度和模型的泛化力量。試驗結果表明，該方法在不同區域電力市場中均表現精彩，為電力市場參加者供應了高精度、強泛化的解決方案。將來，將連續驗證該方法的有效性，并考慮引入更多的外部特征，如天氣數據、政策調整信息以及燃料價格波動狀況等，進一步提升電價猜測的精確?????性和有用性。

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