武新娟，李曉東

（國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心（資金集約中心、計(jì)量中心），新疆維吾爾自治區(qū) 烏魯木齊 830013）

1 深度學(xué)習(xí)在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中的重要性

深度學(xué)習(xí)在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中的重要性日益凸顯，這是因?yàn)殡娏κ袌?chǎng)作為現(xiàn)代社會(huì)的核心基礎(chǔ)設(shè)施之一，其穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)經(jīng)濟(jì)和生活的正常進(jìn)行至關(guān)重要。然而，電力市場(chǎng)的特點(diǎn)包括復(fù)雜的供需關(guān)系、多變的市場(chǎng)因素以及受季節(jié)、天氣等因素影響較大，使得電價(jià)的波動(dòng)性十分顯著。因此，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電價(jià)變動(dòng)對(duì)于電力生產(chǎn)商、消費(fèi)者和市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)具有重要意義。首先，深度學(xué)習(xí)在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中具備處理復(fù)雜非線性關(guān)系的能力，這使得它成為一種有效的工具。傳統(tǒng)的線性模型難以捕捉市場(chǎng)中復(fù)雜的相互作用和影響因素，而深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的高階特征，從而更準(zhǔn)確地反映電價(jià)變動(dòng)的規(guī)律。這種能力對(duì)于預(yù)測(cè)市場(chǎng)中的非線性波動(dòng)和異常情況至關(guān)重要，幫助相關(guān)從業(yè)者更好地規(guī)劃和應(yīng)對(duì)。其次，準(zhǔn)確的電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)有助于電力生產(chǎn)商進(jìn)行合理的資源配置和能源調(diào)度。電力生產(chǎn)商需要根據(jù)電價(jià)的預(yù)測(cè)情況來(lái)決定何時(shí)啟動(dòng)或停止發(fā)電設(shè)備，以及如何調(diào)整電力產(chǎn)量。準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)可以幫助生產(chǎn)商避免因電價(jià)波動(dòng)而產(chǎn)生的成本損失，實(shí)現(xiàn)更高效的電力生產(chǎn)和供應(yīng)。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)等多種因素，更全面地預(yù)測(cè)電價(jià)變動(dòng)，為決策提供更多元化的信息支持。最后，電力市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)在保障市場(chǎng)穩(wěn)定和公平的運(yùn)行方面同樣需要準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)。市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要監(jiān)控市場(chǎng)供需情況，預(yù)防市場(chǎng)操縱和價(jià)格虛高現(xiàn)象，通過(guò)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)電價(jià)，可以更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)異常波動(dòng)，采取相應(yīng)的調(diào)控措施，維護(hù)市場(chǎng)秩序和公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

2 深度學(xué)習(xí)在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

2.1 特征提取和數(shù)據(jù)預(yù)處理

特征提取在深度學(xué)習(xí)中決定了模型的輸入特征質(zhì)量，直接影響到模型的性能。在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括歷史電價(jià)、負(fù)荷、發(fā)電量等。針對(duì)這些數(shù)據(jù)，可以通過(guò)構(gòu)建滑動(dòng)窗口特征來(lái)捕捉時(shí)間上的演變趨勢(shì)，如使用前幾天的電價(jià)數(shù)據(jù)作為輸入特征，從而幫助模型捕捉電價(jià)的周期性變化。此外，因?yàn)樘鞖鈼l件直接影響電力需求和供應(yīng)。將氣象數(shù)據(jù)融入模型可以增加預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如，溫度、濕度等因素與電力需求之間存在明顯關(guān)聯(lián)，通過(guò)將這些因素作為附加特征輸入到深度學(xué)習(xí)模型中，可以更好地預(yù)測(cè)電價(jià)的波動(dòng)。除了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)外，市場(chǎng)因素也是影響電價(jià)的重要因素之一。例如，政府政策、電力市場(chǎng)的供求關(guān)系、能源價(jià)格等因素都可能對(duì)電價(jià)產(chǎn)生影響。因此，在特征提取過(guò)程中，需要將這些非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化為可供模型理解的特征。這可以通過(guò)構(gòu)建虛擬變量、指標(biāo)變量等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而將這些非數(shù)值性的因素編碼為模型可以處理的特征表示。數(shù)據(jù)預(yù)處理是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中的另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于真實(shí)數(shù)據(jù)往往存在缺失值、異常值等問(wèn)題，因此在輸入模型之前，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以確保模型的穩(wěn)定性。對(duì)于電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)，首先需要處理的是缺失值。因?yàn)殡妰r(jià)等數(shù)據(jù)通常以小時(shí)或日為單位進(jìn)行記錄，因此可能出現(xiàn)某些時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)缺失。可以使用插值方法，如線性插值、插值平滑等，填充缺失的數(shù)據(jù)，以保證時(shí)間序列的連續(xù)性。同時(shí)，異常值的處理也是不可忽視的。異常值可能是由于數(shù)據(jù)采集誤差、故障等原因引起的，如果不進(jìn)行處理，會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)產(chǎn)生負(fù)面影響?？梢酝ㄟ^(guò)統(tǒng)計(jì)方法或者離群值檢測(cè)算法，如箱線圖、Z 分?jǐn)?shù)等，識(shí)別和處理異常值，從而確保模型的穩(wěn)定性和魯棒性。

2.2 模型選擇與設(shè)計(jì)

首先，在模型選擇階段，需要考慮采用何種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。常見(jiàn)的架構(gòu)包括全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。對(duì)于電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有時(shí)序性，RNN 是一種常用的選擇。RNN 具有記憶能力，能夠更好地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系。另外，針對(duì)長(zhǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)，可以采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）等改進(jìn)型RNN，以更好地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系。模型的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)也是設(shè)計(jì)中需要考慮的因素。深度模型的層數(shù)決定了模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力，但過(guò)多的層數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致梯度消失或爆炸問(wèn)題。節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)置影響了模型的表示能力，可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)選擇合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)。此外，正則化技術(shù)如Dropout 等也可以用來(lái)避免過(guò)擬合問(wèn)題，提高模型的泛化能力。在模型設(shè)計(jì)過(guò)程中，除了選擇合適的架構(gòu)和參數(shù)外，特征工程也是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)輸入之前需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行表示和編碼。對(duì)于電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)，可以將不同數(shù)據(jù)源的特征進(jìn)行融合，如歷史電價(jià)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等。這些特征可以通過(guò)卷積操作、循環(huán)操作等進(jìn)行提取，以形成更高級(jí)別的特征表示，更好地捕捉電價(jià)變動(dòng)規(guī)律。損失函數(shù)和優(yōu)化方法也是模型設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵考慮因素。對(duì)于回歸問(wèn)題，通常使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。優(yōu)化方法可以選擇梯度下降法的不同變種，如Adam、RMSprop 等，以加速模型收斂過(guò)程。此外，學(xué)習(xí)率的設(shè)置也需要謹(jǐn)慎考慮，過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致震蕩，過(guò)小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使模型收斂速度過(guò)慢。模型訓(xùn)練和驗(yàn)證是設(shè)計(jì)過(guò)程的核心步驟。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以便監(jiān)控模型的泛化性能。可以采用交叉驗(yàn)證等方法來(lái)避免過(guò)擬合問(wèn)題。此外，針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，還可以使用滑動(dòng)窗口技術(shù)來(lái)進(jìn)行逐步預(yù)測(cè)，模擬實(shí)際預(yù)測(cè)場(chǎng)景。

2.3 損失函數(shù)與優(yōu)化方法

在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中，常用的損失函數(shù)是均方誤差（Mean Squared Error，MSE）。MSE計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距的平方的平均值，通過(guò)最小化MSE，模型的目標(biāo)是使預(yù)測(cè)結(jié)果盡量接近真實(shí)值。然而，MSE 對(duì)于異常值非常敏感，可能導(dǎo)致模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中過(guò)分關(guān)注異常點(diǎn)，從而影響整體預(yù)測(cè)性能。因此，在使用MSE 時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以降低異常值的影響。除了MSE，還可以考慮使用其他損失函數(shù)來(lái)彌補(bǔ)其缺點(diǎn)。例如，平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE）可以有效減輕異常值的影響，因?yàn)樗褂妙A(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的絕對(duì)差距來(lái)衡量預(yù)測(cè)誤差。另外，分位數(shù)損失函數(shù)在電價(jià)預(yù)測(cè)中也具有應(yīng)用潛力，它可以針對(duì)不同分位數(shù)的情況進(jìn)行權(quán)衡，更好地適應(yīng)電價(jià)波動(dòng)的不確定性。其次，優(yōu)化方法在深度學(xué)習(xí)中起到了調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)的作用。常見(jiàn)的優(yōu)化方法包括隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam、RMSprop 等。在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中，優(yōu)化方法的選擇需要考慮模型的收斂速度、穩(wěn)定性以及是否容易陷入局部最優(yōu)。SGD 是最基本的優(yōu)化方法之一，它在每個(gè)批次中隨機(jī)選擇樣本來(lái)更新模型參數(shù)，從而逐步優(yōu)化損失函數(shù)。然而，SGD 容易受到損失函數(shù)表面的不平滑性和局部最優(yōu)點(diǎn)的影響。為了克服這些問(wèn)題，一些改進(jìn)型優(yōu)化方法應(yīng)運(yùn)而生。Adam（Adaptive Moment Estimation）結(jié)合了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動(dòng)量，能夠在不同參數(shù)上調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而更好地適應(yīng)不同的參數(shù)尺度。RMSprop 則通過(guò)逐步調(diào)整學(xué)習(xí)率，減小學(xué)習(xí)率的幅度，從而更好地適應(yīng)損失函數(shù)的不平滑性。此外，正則化方法也是優(yōu)化中需要考慮的因素。正則化可以有效避免過(guò)擬合問(wèn)題，提高模型的泛化能力。L2 正則化通過(guò)向損失函數(shù)中添加權(quán)重的平方和，降低模型參數(shù)的大小，防止參數(shù)過(guò)度膨脹。而L1 正則化則通過(guò)向損失函數(shù)中添加權(quán)重的絕對(duì)值和，可以將部分參數(shù)稀疏化，減少不必要的特征。

2.4 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

首先，模型訓(xùn)練需要充分利用可用的歷史數(shù)據(jù)。在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)來(lái)源，因此需要將數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行劃分，以確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的時(shí)間先后順序。通常可以將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于模型參數(shù)的更新，驗(yàn)證集用于超參數(shù)的調(diào)整，測(cè)試集用于最終模型性能的評(píng)估。在訓(xùn)練過(guò)程中，超參數(shù)的選擇和調(diào)整也至關(guān)重要。超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、批次大小、模型的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)等。學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)的更新速度，過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致震蕩，過(guò)小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使模型收斂速度過(guò)慢。批次大小影響了梯度的估計(jì)精度，通常較大的批次大小可以加速模型收斂。而模型的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)決定了模型的復(fù)雜性和表示能力，需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)找到適合任務(wù)的配置。模型訓(xùn)練過(guò)程中，需要注意過(guò)擬合問(wèn)題。過(guò)擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)秀，但在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。為了避免過(guò)擬合，可以使用正則化技術(shù)，如L2正則化、Dropout 等。此外，可以使用交叉驗(yàn)證等方法，選擇合適的超參數(shù)和模型配置，以提高模型的泛化能力。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，還需要監(jiān)控訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失。訓(xùn)練損失衡量了模型在訓(xùn)練集上的擬合程度，而驗(yàn)證損失則反映了模型在驗(yàn)證集上的泛化能力。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，訓(xùn)練損失會(huì)逐漸減小，但驗(yàn)證損失會(huì)在一定階段之后開(kāi)始增大，這表明模型可能已經(jīng)開(kāi)始過(guò)擬合。在這種情況下，可以通過(guò)提前停止訓(xùn)練，防止模型進(jìn)一步過(guò)擬合。驗(yàn)證集的選擇也需要慎重考慮，由于電力市場(chǎng)的季節(jié)性和周期性，驗(yàn)證集的時(shí)間范圍需要充分覆蓋不同的電價(jià)波動(dòng)情況?？梢圆捎没瑒?dòng)窗口的方式，逐步將歷史數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以獲得更加穩(wěn)定的驗(yàn)證結(jié)果。在模型訓(xùn)練完成后，需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。這一步是為了評(píng)估模型的性能，確認(rèn)其在實(shí)際場(chǎng)景中的預(yù)測(cè)能力。測(cè)試集的數(shù)據(jù)應(yīng)該與模型訓(xùn)練和驗(yàn)證階段的數(shù)據(jù)有明顯區(qū)別，以保證評(píng)估的客觀性和準(zhǔn)確性?？梢允褂酶鞣N評(píng)價(jià)指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。

3 深度學(xué)習(xí)模型性能比較分析

首先，深度學(xué)習(xí)模型的性能比較需要從多個(gè)角度進(jìn)行評(píng)估。常見(jiàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等。RMSE 衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均距離越小表示預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。MAE 計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的絕對(duì)差值的平均值，同樣越小越好。MAPE 考慮了預(yù)測(cè)誤差在不同真實(shí)值上的相對(duì)誤差，用于評(píng)估模型的相對(duì)精度。通過(guò)綜合考慮這些指標(biāo)，可以全面地比較模型的性能。

在深度學(xué)習(xí)模型性能比較中，常見(jiàn)的模型包括全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于少量特征的預(yù)測(cè)任務(wù)，但在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)可能無(wú)法捕捉時(shí)間依賴關(guān)系。CNN 主要用于圖像處理，不太適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)。而RNN、LSTM 和GRU 等適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，因?yàn)樗鼈兡軌虿蹲綌?shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系。LSTM 和GRU 是RNN 的改進(jìn)版本，具有更好的記憶能力和防止梯度消失的特點(diǎn)。在電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)中，LSTM 和GRU 常常表現(xiàn)出更好的性能。這是因?yàn)殡娏κ袌?chǎng)的數(shù)據(jù)具有一定時(shí)序關(guān)系，LSTM和GRU 能夠更好地捕捉電價(jià)的周期性和趨勢(shì)。不同深度學(xué)習(xí)模型的性能比較還需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。電力市場(chǎng)數(shù)據(jù)通常受到多種因素的影響，如季節(jié)性、天氣、市場(chǎng)供需等。因此，模型在捕捉這些因素時(shí)表現(xiàn)不同。例如，如果天氣因素對(duì)電價(jià)有較大影響，那么考慮融入氣象數(shù)據(jù)的模型可能更有優(yōu)勢(shì)。在這種情況下，使用LSTM 或GRU 等適合處理序列數(shù)據(jù)的模型可能效果更好。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)方法的探析，了解了這一前沿技術(shù)在電力領(lǐng)域的重要應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型在電價(jià)預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)得以凸顯，其能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系和復(fù)雜規(guī)律。然而，在應(yīng)用中也需要充分考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)、模型選擇、超參數(shù)調(diào)整等因素，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用為他們提供了一種強(qiáng)大的工具，能夠更好地理解市場(chǎng)變化和趨勢(shì)。