电力改革成功的关键是电价,电价是电力市场的核心和杠杆,是电力市场中传递供需变化信息的信号载体,指挥着整个电力市场的能源流动。相较于点预测及区间预测,短期电价概率密度预测的结果既能够在预测短期电价的基础上体现出未来电价的变动特性及可能的波动范围,又对于可能出现的短期电价给出大致的概率。因此研究短期电价概率密度预测的模型和方法是一项非常有意义的工作,可以为发电商制定最佳生产策略,供电商制订最优报价策略,用户动态控制用电成本提供更多更详细的有用信息,同时还能为监督部门的实时监管提供重要的科学依据。本文研究采用支持向量机与分位数回归相结合的方法对电价进行预测,并将该方法与小波分析相结合,用不同分位点下的电价概率分布结果,得出电价概率密度结果。本文以新加坡的电价与负荷数据为算例,进行了短期电价概率密度预测。结果表明结合小波分析的支持向量分位数回归方法能够较好地解决短期电价概率密度预测问题。对于使用不同核函数的支持向量分位数回归短期电价概率密度预测模型,本文进行了较为深入的研究,分析了核函数对于支持向量分位数回归模型预测性能的影响,结果表明使用径向基核函数的支持向量分位数回归算法在短期电价概率密度预测中要优于使用线性核函数的结论。研究成果对于短期电价预测具有一定的指导意义。