本文研究了电力价格与燃料价格的因果关系，分析了新冠疫情对电力需求的影响，以及社会信息在电力需求预测中的作用。研究发现，经济和社会指标显著影响不同地区的电力需求，机器学习方法能提高预测准确性。此外，探讨了电力定价政策对二氧化碳排放的影响，强调政策制定需考虑意外后果。

本文介绍了一种新的深度学习框架LSTNet，专注于多元时间序列预测，尤其是电力价格预测。该LSTM模型有效应对价格波动，提供概率性预测，并通过多变量分析提升预测性能。实验结果表明，该模型在真实数据集上表现优异，具有良好的解释性和应用前景。

本文介绍了一种基于生成模型的概率预测方法，能够在缺失值的时间序列数据上实现有效预测。该方法通过深度学习和创新表示，在电力价格预测等多个应用领域中显著提高了预测准确性，优于传统技术。

本研究探讨了深度学习对电力价格的影响，揭示了定价误差及其空间差异。建议将电力市场结算优化嵌入深度学习层，优化公平性并控制价格误差的空间分布。在风电预测和短期电力市场结算的交叉领域展示了价格感知的深度学习技术。

本研究探讨了深度学习对电力价格的影响，揭示了拥挤电力系统中显著的定价误差及其空间差异。建议将电力市场结算优化嵌入深度学习层，通过这一层进行预测和定价误差平衡，优化公平性并控制价格误差的空间分布。在风电预测和短期电力市场结算的交叉领域展示了价格感知的深度学习技术。