【摘 要】
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电力市场环境下短期电价预测面临全新挑战，其预测结果的准确性对市场主体报价决策具有重大意义。对此，本文提出一种基于样本权重的深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）短期电价预测方法，通过对样本进行筛选并为不同训练样本赋予相应的权重，有效提升DNN模型的电价预测精度。样本权重赋值方法的两个重要步骤为：（1）通过计算样本数据间的欧式距离衡量样本间的相关程度，并以此为依据挑选训练样本
【基金项目】
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中国长江三峡集团公司科研项目资助（合同编号：202003216）；
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电力市场环境下短期电价预测面临全新挑战，其预测结果的准确性对市场主体报价决策具有重大意义。对此，本文提出一种基于样本权重的深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）短期电价预测方法，通过对样本进行筛选并为不同训练样本赋予相应的权重，有效提升DNN模型的电价预测精度。样本权重赋值方法的两个重要步骤为：（1）通过计算样本数据间的欧式距离衡量样本间的相关程度，并以此为依据挑选训练样本；（2）根据各训练样本数据与预测日数据之间的欧式距离为训练样本赋予不同权重，使得DNN能有选择、有重点地对训练样本进行学习。模型构建后，对2020年1月美国PJM实际电价数据进行虚拟预测，结果表明：所提方法能有效提升电价预测的准确性和可靠性，可为市场环境下市场主体提供可靠的决策依据。
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