随着全球能源转型的加速，电力行业正面临着前所未有的挑战与机遇。2025年，电力市场在新能源的大量接入下，呈现出高度复杂性和动态性。数据显示，美国PJM电力市场2023年3月至2024年2月期间的实时电价数据波动频繁，反映了电力市场的复杂性。在此背景下，准确的短期电价预测对于电力市场参与者至关重要，不仅有助于优化电力资源分配，还能提升市场运行效率和决策水平。本文提出了一种基于多策略改进冠豪猪优化算法和深度学习的短期电价预测方法，旨在提高预测精度和模型的泛化能力。

  一、电力市场短期电价预测的重要性

  《2025-2030年中国电力行业市场深度研究与战略咨询分析报告》在新型电力系统建设及双碳目标的推动下，电力市场的复杂性显著增加。大量新能源如风电、光伏等涌入市场交易，不仅复杂化了电力市场中各类主体的收益影响因素，还显著撼动了电力市场的供需平衡。短期电价预测作为电力市场运作中不可或缺的一环，能够助力各市场主体精准把握市场动态，实现利益最大化，同时也是其强化风险管理、提升决策水平的关键工具。精准的短期电价预测有利于电力市场参与者及时掌握市场动态，优化电力资源的分配格局，提升供电效率与系统运行的可靠性。

  二、基于多策略改进冠豪猪优化算法的VMD参数优化

  电力行业情况分析提到变分模态分解(VMD)是一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的非线性和非平稳信号分解成多个本征模态分量(IMF)。然而，VMD参数的优化一直是其应用中的难点。本文提出了一种多策略改进冠豪猪优化算法(MSICPO)，通过引入莱维飞行策略、周期性种群变异和动态调整参数机制，显著提高了冠豪猪优化算法的全局搜索能力和收敛速度。实验结果表明，MSICPO在VMD参数优化中实现了最优解精度和优化效率的精细化平衡，有效提升了VMD分解精度。

  三、融合特征加权的深度学习模型

  为了进一步提高电价预测的精度，本文构建了融合特征加权的深度学习模型。通过设计动态加权模块，抑制噪声干扰并强化关键特征的影响，结合sLSTM的长期依赖捕捉能力和Transformer的并行计算优势，实现了多尺度特征的协同优化处理。实验结果表明，该混合预测模型在预测精度方面表现良好，拟合度系数达到0.95。

  四、跨区域数据预测实验验证

  为了验证所提模型的泛化能力，本文在美国PJM电力市场电价数据上进行了跨区域数据预测实验。实验结果表明，所提模型不仅在本地数据上表现出色，还具有良好的跨区域适用性。这表明本文所提方法在不同区域电力市场中具有广泛的适用性和可泛化性。

  五、总结

  2025年，电力行业在新能源的大量接入下，面临着前所未有的复杂性和动态性。本文提出了一种基于多策略改进冠豪猪优化算法和深度学习的短期电价预测方法，通过优化VMD参数和融合特征加权的深度学习模型，显著提高了短期电价预测的精度和模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在不同区域电力市场中均表现出色，为电力市场参与者提供了高精度、强泛化的解决方案。未来，将继续验证该方法的有效性，并考虑引入更多的外部特征，如天气数据、政策调整信息以及燃料价格波动情况等，进一步提升电价预测的准确性和实用性。