摘要：在对电力市场现货电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种含预测误差校正的粒子群优化GM（1,2）短期电价预测方法。该方法对采用滑动平均法处理后的电价序列建立基于粒子群优化灰色背景值的GM（1,2）模型,利用时间序列分析的ARMA方法对灰色残差序列建立ARMA预测模型,并用ARMA模型的预测值修正GM（1,2）模型的预测结果。对PJM电力市场历史数据的算例分析表明,相对于传统GM（1,2）模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订竞价策略的需要。

关键词：电价预测 粒子群优化算法 时间序列分析 

单位：安阳师范学院计算机与信息工程学院 河南安阳455000 上海大学机电工程与自动化学院 上海200072