基于大语言模型的交易策略感知型电价预测方法研究

由于这是一个完整的学术研究方案，将构建一份详尽的文档，包含方法论、代码实现、模型架构、损失函数设计及实验分析。将提供深入的理论推导、完整的Python代码（基于PyTorch及HuggingFace Transformers）以及详细的代码解释。基于大语言模型的交易策略感知型电价预测方法研究摘要电价预测是电力市场交易的核心。传统时间序列模型（如LSTM、Transformer）通常以最小化均方误差（MSE）为目标，忽视了预测误差在实际交易中的非对称风险。本文提出一种基于大语言模型（LLM）的交易策略感知型电价预测框架。该框架利用LLM强大的文本语义理解能力，融合数值型负荷数据与非结构化的政策文本（如天气预警、市场报告），并通过设计“策略感知损失函数”（Strategy-Aware Loss），将交易策略的盈亏逻辑嵌入模型训练过程。实验结果表明，该方法在降低交易成本、提升夏普比率方面显著优于传统基准模型。1. 引言1.1 研究背景随着可再生能源渗透率的提高，电价波动性急剧增加。准确的日前电价预测对于发电商制定 bidding 策略、售电公司规避风险至关重要。然而，现有预测方法存在两个主要痛点：模态单一：多数模型仅利用历史电价和负荷数据，忽视了影响电价的关键文本信息（如风电限电通知、电网检修公告）。目标错位：传统评价指标（MAE, RMSE）