摘要
本发明提供一种基于人工智能的电力现货市场价格预测方法及系统,涉及电力价格预测技术领域,包括基于历史交易数据和外部关联数据,利用深度强化学习优化模糊推理系统计算影响因子权重,对数据进行小波变换分解得到特征波动序列,加权融合生成市场特征融合序列;利用图注意力网络构建双向反馈神经网络提取市场交易特征并生成特征修正参数,结合级联森林算法生成分层预警信号构建动态市场行为特征图谱,将优化特征图谱输入包含多个预测子模型的预测模型组,通过跨模态特征交互模块实现信息共享和互补学习,生成初始预测结果,并根据智能出清规则进行约束校正,对校正预测结果进行修正,最终输出电力现货市场的预测价格。