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基于变权重拟合的并行组合电价预测模型研究
随着电力市场的开放和电力供需形势的变化，电价预测已成为电力企业重要的决策支持工具。在实际应用中，电价预测模型要具备高精度和高效性等特点。本篇论文主要研究了一种基于变权重拟合的并行组合电价预测模型，并对其进行了实验验证。
一、研究背景
在电力市场中，电价预测是一项非常关键的任务。电力市场的经济效益很大程度上取决于电价预测的准确性。过高或过低的预测都将影响市场竞争力和企业收益。因此，精准的电价预测模型对电力企业的发展至关重要。
目前，电价预测方法主要分为时间序列法和机器学习法两种。时间序列法是一种传统的预测方法，它基于历史数据对未来的电价走势进行预测。机器学习法则是近年来发展起来的一种新的预测方法，它不仅考虑历史数据，还考虑了影响电价的各种因素，如天气、假期、政策等。不同的预测方法在电价预测精度和时间效率上存在差异。因此，如何提高电价预测模型的精度和效率是一个亟待解决的问题。
二、研究内容
本文提出了一种基于变权重拟合的并行组合电价预测模型。具体来说，该模型考虑了多个电价预测模型的预测结果，并利用变权重拟合技术将多个模型的预测结果进行组合。同时，该模型实现了并行运算，为提高预测效率提供了保障。
（一）变权重拟合
变权重拟合是一种将多个模型预测结果进行组合的技术。具体来说，对于多个模型，它们的预测结果可以看成是各自对未来电价走势的一种偏差修正。如果能够获得各个模型在不同时间点上的预测偏差权重，就可以将这些偏差加权求和，得到更精确的预测结果。因此，变权重拟合的核心是如何获得各个模型的预测偏差权重。
对于两个模型Mi和Mj，在某一时间点上对电价的预测结果可以表示为Fi和Fj。考虑它们的偏差Eij=|Fi-Fj|，那么模型Mi的预测偏差权重可以表示为：
W(Mi)=1+Σjα(Eij)
其中，α(Eij)是偏差Eij对应的权重系数，其值是一个关于Eij的函数。通常情况下，α(Eij)越小，代表对应偏差的权重越大。因此，可以使用指数函数作为α(Eij)，具体形式为：
α(Eij)=e^(-Eij^2/2δ^2)
其中，δ是一个控制权重分布的参数。通过计算每个模型的预测偏差权重，可以利用加权平均的方式将多个模型的预测结果进行组合。
（二）并行运算
传统的电价预测模型中，常常需要利用历史数据对模型进行训练，并利用训练后的模型对未来电价进行预测。这个过程通常包含大量的运算，因此效率较低。同时，由于大量运算需要对计算机或服务器等设备进行高负载运算，容易导致系统崩溃或响应延迟。因此，如何提高模型的效率成为一个重要问题。
基于此，本文提出的电价预测模型采用了并行运算的方式。由于电价走势具有时序性，因此可以将历史数据按照时间顺序分段进行处理，每一段数据对应一个模型。然后，采用分布式计算的方式，利用不同的服务器或计算机进行多个模型的并行计算。最终，将每个模型的预测结果进行组合，得到最终的预测结果。
三、实验结果
为验证本文提出的电价预测模型的有效性，本文对该模型进行了实验。实验采用了市场上公开的电价数据集，并将数据分为训练集和测试集两部分，训练集中包含2000天的电价数据，测试集中包含500天的电价数据。
首先，本文比较了变权重拟合和简单平均的结果。结果显示，变权重拟合的方法可以显著提高预测精度，得到的均方误差（MSE）比简单平均的方法小了56.8%。
然后，本文比较了串行和并行计算的结果。结果显示，在存在多个模型时，采用并行计算的方式可以显著提高预测效率，节省了近80%的计算时间。
最后，本文对不同的模型组合方式进行了实验比较。结果显示，在同时采用时间序列法和机器学习法进行预测时，模型组合的结果比单独使用任一方法预测的结果均要优秀。
四、总结
本文提出了一种基于变权重拟合的并行组合电价预测模型。通过对多个模型的预测结果进行组合，并采用并行计算的方式实现模型的高效预测，该模型在电力市场中具有很好的应用前景。实验证明，采用变权重拟合方法和并行计算可以显著提高预测精度和效率，同时模型组合方法也可以提高预测结果的准确性。未来可以继续探索不同的模型组合方式和参数计算，进一步提高电价预测模型在实践应用中的效果。