基于CEEMDAN分解的深度学习分位数回归电价预测是一种先进的电力市场价格预测方法。该方法结合了完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和深度学习分位数回归技术，能够有效处理电价序列的非线性和非平稳特性，并提供更全面的概率性预测结果。CEEMDAN分解技术能够将原始电价序列自适应地分解为多个相对平稳的子序列，从而降低预测难度。随后，针对每个子序列构建深度学习分位数回归模型，不仅可以预测电价的点估计值，还能给出不同置信水平下的预测区间，为电力市场参与者提供更全面的风险信息。这种方法在电力市场预测领域具有显著优势，能够适应电价波动的复杂特性，提高预测精度，并为电力系统调度、市场交易和风险管理提供更可靠的决策支持。