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可解释的奇异谱分析深度学习模型用于半小时级电价预测
Explainable Singular Spectrum Analysis deep learning model for half-hourly electricity price prediction
| 作者 | Sujan Ghimire · Ravinesh C. Deo · Hangyue Liu · Konstantin Hopf · Thong Nguyen-Huy · David Casillas-Pérez · Jorge Pérez-Aracil · Sancho Salcedo-Sanz |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 预计 2026年5月 |
| 卷/期 | 第 410 卷 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 深度学习 机器学习 模型预测控制MPC 故障诊断 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种融合奇异谱分析（SSA）与深度学习的可解释电价预测模型，提升短期电力市场价格预测精度与透明度，适用于电力交易与储能调度决策。
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SunView 深度解读
该模型可增强阳光电源iSolarCloud智能运维平台的电价预测与储能充放电策略优化能力，尤其适用于PowerTitan和ST系列PCS在工商业及电网侧储能场景中的经济性调度。建议将SSA-DL模型集成至iSolarCloud的能源交易模块，结合实时电价与光伏出力预测，提升光储系统套利效率；同时为组串式逆变器的智能功率调节提供数据支撑。