一种电力现货市场的日前价差预测方法

本发明涉及电力现货市场价格预测技术领域，公开了一种电力现货市场的日前价差预测方法，包括，实时获取并存储包括电价数据、负荷数据、气象数据和市场动态数据在内的历史数据；从数据中提取影响电价变化的关键特征；选择多个深度学习算法模型作为集成模型的基础预测模型；使用滚动时间窗口的方式进行交叉验证，将历史数据划分为训练集、验证集和测试集；基于各基础预测模型在验证集上的HuberMQLoss值评估模型的预测性能；根据基础预测模型的预测性能，对多个基础预测模型的预测结果进行加权平均，得到集成的日前价差预测模型的最终预测结果；以解决现有技术难以捕捉日前价差的非线性特征与非稳态变化的技术问题。