一种基于MIC-TCN-Transformer模型的短期电价预测方法及系统

本发明公开了一种基于MIC‑TCN‑Transformer模型的短期电价预测方法及系统，从不同数据源获取电价预测数据，并将电价预测数据整合成统一的格式和结构；对数据进行完整性、连续性、一致性、合理性检查，清洗不合格的数据，对数据集进行特征提取与选择，将所有数据归一化处理，并将数据集分割为训练集、验证集和测试集；定义TCN和Transformer模型，创建MIC‑TCN‑Transformer模型；配置优化器和损失函数，利用训练集对MIC‑TCN‑Transformer模型进行训练，并使用验证集对MIC‑TCN‑Transformer模型进行评估；将测试集输入训练完的MIC‑TCN‑Transformer模型中，得到预测结果。本发明能够有效促进可再生能源的合理配置和利用，提高电力系统的可靠性与稳定性。