电价预测，10种深度学习模型+SHAP分析，TimeMixer效果碾压！（Python代码实现）

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ARIMA、回归分析等统计模型为主依赖线性假设与平稳性条件难以适配电价复杂非线性规律。机器学习模型如 LightGBM通过非线性映射能力提升预测精度但对时序长依赖关系捕捉不足。深度学习技术凭借强大特征提取与时序建模能力成为电价预测主流方法其中 LSTM、GRU 等循环神经网络通过门控结构记忆时序依赖Transformer、iTransformer 等基于自注意力机制捕捉长程关联PatchTST、ModernTCN、TimeMixer 等新一代时序模型进一步优化时序特征提取效率与精度。然而现有研究多聚焦单一或少数模型对比缺乏对新一代时序模型与传统模型的系统性横向对比且模型 “黑箱” 特性制约实际应用信任度可解释性分析亟待完善。1.2 国内外研究现状国外方面学者针对西班牙等欧洲电力市场先后采用 LSTM、CNN、XGBoost 等模型开展电价预测验证深度学习模型优于传统统计方法但多集中于单一模型优化缺乏多模型横向对比。可解释性研究逐步引入 SHAP 方法量化特征对预测结果的贡献但多结合传统机器学习模型针对新一代深度学习模型的可解释性分析较少。国内研究聚焦国内电力市场围绕 LSTM、GRU 及其改进模型开展预测研究近年逐步关注 PatchTST、TimeMixer 等新型模型但针对西班牙市场化成熟市场的研究较少且 10 种模型的系统性对比与可解释性融合研究存在空白。综上本文以西班牙电力市场为场景开展 10 种模型对比与 SHAP 可解释性分析填补相关研究缺口为电价预测提供模型选择与应用依据。1.3 研究内容与创新点研究内容1构建西班牙电力市场多源融合数据集完成数据预处理与特征工程2搭建 10 种机器学习与深度学习预测模型实现模型训练与超参数优化3通过多指标评价体系对比模型性能验证 TimeMixer 模型优势4基于 SHAP 方法开展全局与局部可解释性分析解析特征影响机制与模型决策逻辑。创新点1首次系统性对比 TimeMixer 等新一代时序模型与传统深度学习、机器学习模型在西班牙电价预测中的性能2融合 SHAP 可解释性分析突破深度学习模型 “黑箱” 局限量化特征贡献并揭示电价波动驱动因素3基于真实大规模小时级数据验证结论具备较强实际应用价值。二、研究数据与预处理2.1 数据来源与构成研究采用西班牙 2015—2018 年小时级多源数据包含两类核心数据集1电力市场数据集energy_dataset.csv源自 ENTSOE 公共数据门户与西班牙 TSO 红色电气公司涵盖 35000 余条记录包含核电、燃气、水电、风电、光伏等各类电源发电量系统负荷需求日前电价预测值与实际结算价格等核心电力运行指标。2气象特征数据集weather_features.csv对应时段西班牙主要城市小时级气象数据包含温度、气压、湿度、风速、降雨量、云量等特征直接影响风电、光伏出力与负荷需求。2.2 数据预处理通过时间字段完成两类数据精准匹配构建融合电力与气象信息的宽表预处理流程如下1数据清洗剔除缺失值、异常值与重复记录对少量缺失数据采用线性插值与时序均值填充保证数据完整性。2数据标准化采用 Z‑score 标准化处理多维度、量纲差异特征消除数值尺度影响加速模型收敛。3特征构建挖掘时序特征提取小时、日、月、季节、节假日等时间特征构建滞后特征纳入过去 24 小时、72 小时历史电价、负荷、发电量数据计算气象衍生特征如温度波动、风速均值等强化特征表达能力。2.3 数据集划分按照时间序列顺序划分数据集避免数据泄露训练集2015—2017 年数据用于模型训练验证集2018 年 1—9 月数据用于超参数调优与模型选择测试集2018 年 10—12 月数据用于最终性能评估保证评估结果的客观性与泛化性。三、预测模型原理3.1 传统深度学习模型1LSTM长短期记忆网络通过输入门、遗忘门、输出门与细胞状态结构解决循环神经网络梯度消失问题有效捕捉时序数据长短期依赖关系适配电价时序波动规律。2GRU门控循环单元简化 LSTM 结构融合更新门与重置门减少模型参数、提升计算效率同时保留时序依赖捕捉能力在轻量场景表现优异。3BiLSTM双向长短期记忆网络通过正向与反向两层 LSTM 结构同时捕捉历史与未来时序信息强化时序特征双向关联建模能力。4CNN‑LSTM卷积神经网络与 LSTM 融合模型利用 CNN 提取局部空间特征LSTM 建模时序依赖兼顾局部特征提取与长程时序关联捕捉。5Transformer基于自注意力机制的模型通过多头注意力捕捉全局时序依赖位置编码融入时序信息突破循环模型时序长度限制适配长序列电价预测。3.2 新一代深度学习时序模型1PatchTST基于分块的时序 Transformer 模型将时序序列划分为多个时间块以块为单元执行自注意力计算降低计算复杂度采用通道独立机制减少跨变量噪声干扰结合自监督预训练提升特征表征能力优化长时序预测性能。2iTransformer改进型 Transformer 模型重构注意力机制与特征提取结构强化多变量时序特征交互建模优化全局依赖捕捉效率适配电力多变量耦合的电价预测场景。3ModernTCN现代化纯卷积时序模型优化传统时序卷积网络TCN扩大有效感受野高效捕捉跨时间、跨变量双重依赖兼顾卷积模型计算效率与时序建模精度。4TimeMixerICLR 2024 提出的可分解多尺度融合时序模型基于纯 MLP 架构通过多尺度解耦分解微观波动与宏观趋势实现多尺度时序信息混合建模精准捕捉电价多周期耦合、非线性复杂规律。3.3 传统机器学习模型LightGBM基于梯度提升决策树的高效模型采用直方图优化、按叶生长策略与类别特征专项优化计算效率高、泛化能力强能有效处理非线性特征交互作为传统机器学习基准模型参与对比。四、实验设计与结果分析4.1 评价指标体系选取 4 项核心指标量化预测性能全面评估模型精度与稳定性1均方根误差RMSE衡量预测值与实际值的绝对误差反映整体预测偏差。2平均绝对误差MAE衡量误差平均水平降低异常值干扰反映平均预测精度。3平均绝对百分比误差MAPE相对误差指标反映预测偏差占比适配不同电价尺度对比。4决定系数R²衡量模型对数据方差的解释程度取值 0‑1数值越接近 1 拟合效果越好。4.2 模型训练与参数设置所有模型基于统一硬件环境与深度学习框架训练采用网格搜索与随机搜索结合优化超参数TimeMixer、PatchTST 等新一代模型设置适配多尺度、长时序的参数LSTM、GRU 等循环模型优化隐藏层单元数与时间步长LightGBM 优化树深度、学习率等参数。训练过程采用早停策略防止过拟合保证模型泛化能力。4.3 实验结果与对比分析10 种模型在测试集的评价指标结果显示TimeMixer 模型 RMSE、MAE、MAPE 均为最低R² 最接近 1预测性能全面领先PatchTST、iTransformer、ModernTCN 次之性能显著优于传统深度学习模型LSTM、GRU、BiLSTM、CNN‑LSTM 表现中等Transformer 因计算复杂度高、长时序优化不足性能弱于新一代模型LightGBM 作为传统机器学习模型性能弱于多数深度学习模型验证深度学习在复杂电价预测中的优势。从时序拟合效果看TimeMixer 对电价高峰、低谷与突变点的拟合精度远高于其他模型能精准捕捉日周期、周周期与季节周期规律对极端波动场景适应性更强传统模型在波动剧烈时段偏差较大难以精准跟踪电价突变。从计算效率看ModernTCN 凭借纯卷积结构效率最优TimeMixer 基于纯 MLP 架构效率次之显著优于 Transformer 等自注意力模型LightGBM 训练速度最快但预测精度存在明显差距。综合性能与效率TimeMixer 实现最优平衡适配电力市场高精度、高效率电价预测需求。五、基于 SHAP 的模型可解释性分析5.1 SHAP 方法原理SHAPSHapley Additive exPlanations基于合作博弈论 Shapley 值量化每个特征对模型预测结果的贡献值区分正向推高电价与负向拉低电价贡献实现全局特征重要性排序与局部单样本预测解释破解深度学习模型 “黑箱” 局限。5.2 全局特征重要性分析SHAP 全局分析显示系统负荷需求、风电发电量、温度、历史电价、燃气发电量为影响电价的 Top5 核心特征1系统负荷需求 SHAP 值最高与电价呈强正相关负荷高峰推高电价低谷抑制电价反映供需关系核心作用。2风电发电量呈显著负相关风电出力提升降低市场边际成本拉低电价体现可再生能源对电价的抑制效应。3温度呈非线性影响高温制冷与低温供暖均提升负荷、推高电价适宜温度降低负荷、拉低电价。4历史电价体现强时序惯性前期高电价推动当期电价上升燃气发电量作为边际电源与电价强正相关燃气发电占比提升推高边际成本。5.3 特征影响非线性分析SHAP 依赖图揭示核心特征的非线性影响机制负荷需求与电价呈正相关递增关系负荷超阈值后电价加速上升风电出力在低区间对电价抑制效应显著高区间边际效应递减温度呈 “U 型” 影响偏离适宜温度区间越远电价推高效应越强。5.4 局部可解释性分析针对典型电价高峰、低谷与突变样本SHAP 瀑布图拆解单样本预测逻辑高峰样本中高负荷、低风电出力、极端温度为核心正向驱动因素低谷样本中低负荷、高风电出力、适宜温度为主要负向驱动因素突变样本中风电出力骤降、负荷突增为价格飙升的关键诱因为市场主体提供精准决策依据。六、结论与展望6.1 研究结论1TimeMixer 模型凭借多尺度解耦与混合建模能力在西班牙电价预测中 RMSE、MAE、MAPE、R² 等指标全面碾压其余 9 种模型精准捕捉复杂非线性、多周期耦合规律是最优选择。2新一代时序模型PatchTST、iTransformer、ModernTCN性能显著优于传统深度学习与机器学习模型为电价预测提供高效新方案。3SHAP 可解释性分析明确负荷需求、风电出力、温度为核心驱动因素揭示特征非线性影响机制提升模型应用透明度与可信度。4多源数据融合有效提升预测精度气象与时序特征是捕捉电价波动的关键补充完善特征工程可进一步优化模型性能。6.2 研究展望1拓展多市场场景验证将模型应用于欧洲其他国家与国内电力市场检验泛化能力。2融合外部市场因素纳入燃料价格、市场政策、跨区输电等特征完善特征体系。3优化模型结构结合 TimeMixer 与可解释性方法构建端到端可解释预测模型。4拓展预测尺度开展超短期、中长期电价预测研究满足市场多时间尺度决策需求。第二部分——运行结果电价预测10种深度学习模型SHAP分析TimeMixer效果碾压第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取