La predicción diaria del precio de la electricidad juega un papel esencial en la operación y planificación del sistema eléctrico. La precisión en la predicción del precio de la electricidad puede garantizar que los consumidores minimicen sus costos de electricidad y que los productores maximicen sus ganancias y eviten la volatilidad. Sin embargo, la fluctuación del precio de la electricidad depende de otros productos y hay una aleatoriedad muy complicada en su proceso de evolución. Por lo tanto, en los últimos años, aunque se han propuesto y estudiado numerosos métodos de pronóstico en este ámbito, es muy difícil predecir el precio de la electricidad con un solo modelo tradicional debido a los diferentes comportamientos del precio de la electricidad. En este artículo, proponemos un modelo de pronóstico combinado optimizado mediante el algoritmo de optimización de colonia de hormigas (ACO) basado en el modelo de heterocedasticidad condicional autorregresivo generalizado (GARCH) y la máquina de vectores de soporte (SVM) para mejorar la precisión
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