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，呈現出高度複雜性和動態性。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，反映了電力市場的複雜性。在此背景下，準確的短期電價預測對於電力市場參與者至關重要，不僅有助於優化電力資源分配，還能提升市場運行效率和決策水平。本文提出了一種基於多策略改進冠豪豬優化算法和深度學習的短期電價預測方法，旨在提高預測精度和模型的泛化能力。

  一、電力市場短期電價預測的重要性

  《2025-2030年中國電力行業市場深度研究與戰略諮詢分析報告》在新型電力系統建設及雙碳目標的推動下，電力市場的複雜性顯著增加。大量新能源如風電、光伏等湧入市場交易，不僅複雜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。短期電價預測作為電力市場運作中不可或缺的一環，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。精準的短期電價預測有利於電力市場參與者及時掌握市場動態，優化電力資源的分配格局，提升供電效率與系統運行的可靠性。

  二、基於多策略改進冠豪豬優化算法的VMD參數優化

  電力行業情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，能夠將複雜的非線性和非平穩信號分解成多個本徵模態分量(IMF)。然而，VMD參數的優化一直是其應用中的難點。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索能力和收斂速度。實驗結果表明，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、融合特徵加權的深度學習模型

  為了進一步提高電價預測的精度，本文構建了融合特徵加權的深度學習模型。通過設計動態加權模塊，抑制噪聲干擾並強化關鍵特徵的影響，結合sLSTM的長期依賴捕捉能力和Transformer的並行計算優勢，實現了多尺度特徵的協同優化處理。實驗結果表明，該混合預測模型在預測精度方面表現良好，擬合度係數達到0.95。

  四、跨區域數據預測實驗驗證

  為了驗證所提模型的泛化能力，本文在美國PJM電力市場電價數據上進行了跨區域數據預測實驗。實驗結果表明，所提模型不僅在本地數據上表現出色，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，面臨著前所未有的複雜性和動態性。本文提出了一種基於多策略改進冠豪豬優化算法和深度學習的短期電價預測方法，通過優化VMD參數和融合特徵加權的深度學習模型，顯著提高了短期電價預測的精度和模型的泛化能力。實驗結果表明，該方法在不同區域電力市場中均表現出色，為電力市場參與者提供了高精度、強泛化的解決方案。未來，將繼續驗證該方法的有效性，並考慮引入更多的外部特徵，如天氣數據、政策調整信息以及燃料價格波動情況等，進一步提升電價預測的準確性和實用性。