一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法和系统与流程

本发明属于电网短期电价预测技术领域，涉及一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法和系统。

背景技术：

随着电力市场改革的不断发展，电价在电力市场中的地位越发凸显，电价预测是电改后出现的重要研究方向。电价受到电力市场供求关系、电力成本、电力市场体制结构、社会经济形势等重要因素的影响，围绕电力价值上下波动，因此可以说是电力市场交易的一个重要指标，电力市场中的重要经济信号。准确的电价预测，可以使市场参与者在电力交易中做出正确的战略决策，获得最大利益。对发电厂来讲，电价预测有助于其安排生产计划，在市场交易中做出使其获得最大利润与最小发电成本的投标策略；对电力投资者来讲，根据电价预测结果做出投资策略；对用户来讲，电价与他们的用电成本直接相关，根据电价预测信息，用户可以合理安排用电加护，避开用电高峰，改变电力消费习惯，降低用电成本；对市场监管者来说，可以根据电价预测的信息，监控市场运营，进行安全经济的调度工作，并根据电价信息，及时发现市场问题，对不法企业进行监管，管理操纵电价等不法投机事件。

根据预测时间的长短，电价预测可分为中长期预测和短期预测。中长期预测时间长度包括月度、季度、年度甚至更长时间。由于时间范围广，中长期预测的精度往往不高。短期预测是电价预测的重要部分，它主要用于预测未来几小时、1天至几天的电价，预测精度较高。

目前短期电价预测主要有两种方法：一种是基于仿真的预测；另一种是基于数学建模的预测。前者通过对实际电力系统和定价过程进行详细的模拟，进而得到电价预测信息。该方法需要大量的实际电力系统参数和市场信息，工程量巨大。后者通过对影响电价的因素进行分析，建立数学模型得到预测结果。该方法易于实施，建模简单，是电价预测的主要方法。基于数学建模的短期电价预测方法主要有时间序列方法、人工神经网络方法及其他数学方法。

人工神经网络方法通过模拟人脑神经网络，继承人的学习能力和处理非线性事情的能力。该方法主要通过分析电价的主要影响因素，对历史数据进行学习训练，找到电价变化中的关系，得到预测电价值。

通过神经网络法构建价格预测模型，是一个有效的方法。但由于电力消费的特殊性，电价的预测要考虑到电力供求关系、行业用电特性等众多因素，随着电力消费者数量的增多，用电特性的差异化越大，构建通用的神经网络模型较为困难；另外，神经网络存在过学习和陷入局部最优的问题，其对电价预测的精度有待提高。

时间序列方法利用了电力价格序列随时间变化的特性，分析历史电价的影响因素并考虑历史电价数据之间的相关性，根据主要影响因素和相关性大的历史电价，建立电价与其的数学模型。为了提高预测精度，可根据因素变化对模型公式系数进行调整。

技术实现要素：

为解决现有技术中的不足，本申请提供一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法和系统，用于电力市场短期交易中为各市场成员提供电价预测，作为交易策略的参考数据。

为了实现上述目标，本发明的一方面采用如下技术方案：

一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法，针对同一指定交易品种，包括以下步骤：

s1：根据指定电力市场交易品种的历史出清价格数据，计算指定时刻的电价预测基本值；

s2：基于指定时刻的实际需求波动，计算指定时刻的价格调整区间；

s3：指定时刻的电价预测基本值与价格调整区间结合得到指定时刻的电价预测区间。

本发明进一步包括以下优选方案：

进一步地，步骤s1所述根据指定电力市场交易品种的历史出清价格数据，计算指定时刻的电价预测基本值，具体为：

将指定交易品种指定时刻前的历史出清价格取均值，得到电价预测基本值。

进一步地，步骤s2所述基于指定时刻的实际需求波动，计算指定时刻的价格调整区间，包括以下步骤：

s201：计算指定交易品种指定时刻的实际需求量；

s202：计算指定时刻前对应交易品种的历史实际需求量，得到历史实际需求量序列；

s203：统计指定时刻前对应交易品种的历史实际出清价格，得到历史实际出清价格序列；

s204：将历史实际需求量序列与历史实际出清价格序列转换成区间序列，得到需求量序列样本与价格序列样本；

s205：根据历史数据中的实际情况，统计需求量序列样本与价格序列样本的对应关系；

s206：在需求量序列样本中，搜寻实际需求量对应的需求量区间，与实际需求量对应的需求量区间所匹配的频次最高的价格区间，即为价格调整区间。

进一步地，步骤s204所述将历史实际需求量序列与历史实际出清价格序列转换成区间序列，得到需求量序列样本与价格序列样本，具体为：

计算历史实际需求量波动值，历史实际需求量波动值＝(历史实际需求量-历史实际需求量均值)，筛选得到历史实际需求量最大及最小波动值；

以(历史实际需求量最大波动值-历史实际需求量最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际需求量序列转换成n-1个区间序列，即为需求量序列样本；

计算历史实际出清价格波动值，历史实际出清价格波动值＝(历史实际出清价格-历史实际出清价格均值)，筛选得到历史实际出清价格最大及最小波动值；

以(历史实际出清价格最大波动值-历史实际出清价格最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际出清价格序列转换成n-1个区间序列，即为价格序列样本；

其中，n为历史实际需求量或历史实际出清价格数量。

进一步地，步骤s206所述在需求量序列样本中，搜寻实际需求量对应的需求量区间，与实际需求量对应的需求量区间所匹配的频次最高的价格区间，即为价格调整区间，具体为：

计算实际需求量波动值，实际需求量波动值＝(实际需求量-实际需求量均值)；

在需求量序列样本中，根据实际需求量波动值搜寻实际需求量对应的需求量区间；

根据步骤s205统计的需求量序列样本与价格序列样本的对应关系，由贝叶斯公式：

式中，事件a为实际需求量对应的需求量区间，事件b为需求量序列样本与价格序列样本对应关系下事件a匹配的价格区间；

选定p(b|a)取得最大值即事件a匹配的发生频次最高的价格区间，则该区间就是对应时刻的价格调整区间。

进一步地，所述实际需求量为已发生的各类合同电量分解数据减去各类合同在当前时刻的分解电量。

进一步地，步骤s3所述指定时刻的电价预测基本值与价格调整区间结合得到指定时刻的电价预测区间，具体为：电价预测基本值分别与价格调整区间的左右端点相加得到电价预测区间的左右端点。

本发明的另一方面，一种考虑电力供求关系的短期电价预测系统，针对同一指定交易品种，包括电价预测基本值计算单元、价格调整区间计算单元和电价预测区间计算单元；

所述电价预测基本值计算单元，用于根据指定电力市场交易品种的历史出清价格数据，计算指定时刻的电价预测基本值；

所述价格调整区间计算单元，用于基于指定时刻的实际需求波动，计算指定时刻的价格调整区间；

所述电价预测区间计算单元，用于计算电价预测区间，指定时刻的电价预测基本值与价格调整区间结合即得到指定时刻的电价预测区间。

进一步地，所述电价预测基本值计算单元中，指定时刻的电价预测基本值由指定交易品种指定时刻前的历史出清价格取均值得到。

进一步地，所述价格调整区间计算单元包括实际需求量计算单元、历史实际需求量计算单元、历史实际出清价格计算单元、转换单元、统计单元和价格调整区间匹配单元；

所述实际需求量计算单元，用于计算指定交易品种指定时刻的实际需求量；

所述历史实际需求量计算单元，用于计算指定时刻前对应交易品种的历史实际需求量，得到历史实际需求量序列；

所述历史实际出清价格计算单元，用于统计指定时刻前对应交易品种的历史实际出清价格，得到历史实际出清价格序列；

所述转换单元，用于将历史实际需求量序列与历史实际出清价格序列转换成区间序列，得到需求量序列样本与价格序列样本；

所述统计单元，用于根据历史数据中的实际情况，统计需求量序列样本与价格序列样本的对应关系；

所述价格调整区间匹配单元，用于在需求量序列样本中，搜寻实际需求量对应的需求量区间，与实际需求量对应的需求量区间所匹配的频次最高的价格区间，即为价格调整区间。

进一步地，所述转换单元包括历史实际需求量波动值计算筛选单元、需求量序列样本转换单元、历史实际出清价格波动值计算筛选单元和价格序列样本转换单元；

所述历史实际需求量波动值计算筛选单元，用于计算历史实际需求量波动值，历史实际需求量波动值＝(历史实际需求量-历史实际需求量均值)，筛选得到历史实际需求量最大及最小波动值；

所述需求量序列样本转换单元，用于以(历史实际需求量最大波动值-历史实际需求量最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际需求量序列转换成n-1个区间序列，即为需求量序列样本；

所述历史实际出清价格波动值计算筛选单元，用于计算历史实际出清价格波动值，历史实际出清价格波动值＝(历史实际出清价格-历史实际出清价格均值)，筛选得到历史实际出清价格最大及最小波动值；

所述价格序列样本转换单元，用于以(历史实际出清价格最大波动值-历史实际出清价格最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际出清价格序列转换成n-1个区间序列，即为价格序列样本；

其中，n为历史实际需求量或历史实际出清价格数量。

进一步地，所述价格调整区间计算单元包括实际需求量波动值计算单元、搜寻单元和匹配单元；

所述实际需求量波动值计算单元，用于计算实际需求量波动值，实际需求量波动值＝(实际需求量-实际需求量均值)；

所述搜寻单元，用于在需求量序列样本中，根据实际需求量波动值搜寻实际需求量对应的需求量区间；

所述匹配单元，用于根据统计单元统计的需求量序列样本与价格序列样本的对应关系，由贝叶斯公式：

式中，事件a为实际需求量对应的需求量区间，事件b为需求量序列样本与价格序列样本对应关系下事件a匹配的价格区间；

选定p(b|a)取得最大值即事件a匹配的发生频次最高的价格区间，则该区间就是对应时刻的价格调整区间。

进一步地，所述实际需求量为已发生的各类合同电量分解数据减去各类合同在当前时刻的分解电量。

进一步地，所述电价预测区间计算单元中，电价预测基本值分别与价格调整区间的左右端点相加得到电价预测区间的左右端点。

本申请所达到的有益效果：

1、由于电力消费的特殊性，本发明考虑了电力需求量波动带来的电价波动，从而对电价预测值进行修正，提高电价预测精度；

2、随着数据样本的增加，本发明中的区间划分方法与匹配相关性会增加，从而进一步提高预测精度；

3、本发明不需过多的样本，收集数据源不足情况下仍然适用，且保证较高的预测精度。

附图说明

图1是本发明的一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法的流程框图；

图2是本发明的一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法实施例流程图；

图3是本发明的一种考虑电力供求关系的短期电价预测系统的系统框图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

如图1和图2所示，本发明的一种考虑电力供求关系的短期电价预测方法，针对同一指定交易品种，包括以下步骤：

s1：根据指定电力市场交易品种的历史出清价格数据，计算指定时刻i的电价预测基本值pi，具体为：

将指定交易品种指定时刻前i的历史出清价格pj取均值，得到电价预测基本值pi，计算公式如下：

本实施例中，pj为历史出清价格，j的数值根据交易品种确定，如需预测双边交易价格，则取之前所开展双边交易成交历史价格，n为历史数据数量；

s2：基于指定时刻i的实际需求波动，计算指定时刻i的价格调整区间ki；

实施例中，步骤s2所述基于指定时刻i的实际需求波动，计算指定时刻i的价格调整区间ki，包括以下步骤：

s201：计算指定交易品种指定时刻i的实际需求量：qi实际；

实际需求量计算公式如下：

实际需求量＝电量预测值-∑年度合同分解量-∑月度合同分解量-∑周合同分解量-∑其他合同分解量；

式中，电量预测值为时刻i用户电量需求的总预测值；合同分解量为各类合同在时刻i的分解电量，计算过程中在i时刻前已发生的合同电量分解数据替代预测数据。

s202：计算指定时刻i前对应交易品种的历史实际需求量，得到历史实际需求量序列qi-1：

(qi-n+1,qi-n+2,…,qi-1)；

s203：统计指定时刻i前对应交易品种的历史实际出清价格，得到历史实际出清价格序列pi-1：

(pi-n+1,pi-n+2,…,pi-1)；

s204：将历史实际需求量序列qi-1与历史实际出清价格序列pi-1转换成区间序列，得到需求量序列样本q与价格序列样本p；具体为：

计算历史实际需求量波动值，历史实际需求量波动值＝(历史实际需求量-历史实际需求量均值)，筛选得到历史实际需求量最大及最小波动值；

以(历史实际需求量最大波动值-历史实际需求量最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际需求量序列qi-1转换成n-1个区间序列，即为需求量序列样本q，q＝(q1,q2,……,qn-1)；

计算历史实际出清价格波动值，历史实际出清价格波动值＝(历史实际出清价格-历史实际出清价格均值)，筛选得到历史实际出清价格最大及最小波动值；

以(历史实际出清价格最大波动值-历史实际出清价格最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际出清价格序列pi-1转换成n-1个区间序列，即为价格序列样本p，p＝(p1,p2,……,pn-1)；

其中，n为历史实际需求量或历史实际出清价格数量。

s205：根据历史数据中的实际情况，统计需求量序列样本q与价格序列样本p的对应关系；

例如：在q属于(1,2)区间时，对应3次价格序列(0.1,0.2)与2次价格序列(0.2,0.3)，依据历史数据的对应情况，形成q与p的对应关系。

s206：在需求量序列样本q中，搜寻qi实际对应的需求量区间，与qi实际对应的需求量区间所匹配的频次最高的价格区间，即为价格调整区间ki，具体为：

计算实际需求量波动值，实际需求量波动值＝(qi实际-qi实际均值)；

在需求量序列样本q中，根据实际需求量波动值搜寻qi实际对应的需求量区间；

根据步骤s205统计的需求量序列样本q与价格序列样本p的对应关系，由贝叶斯公式：

式中，事件a为qi实际对应的需求量区间，事件b为需求量序列样本q与价格序列样本p对应关系下事件a匹配的价格区间；

选定p(b|a)取得最大值即事件a匹配的发生频次最高的价格区间，则该区间就是对应时刻的价格调整区间ki。

例如：计算出的qi实际在q中属于(1,2)区间时，对应3次价格区间序列(0.1,0.2)与2次价格区间序列(0.2,0.3)，则ki取出现频次最高的3次价格区间序列，即为(0.1,0.2)。

s3：指定时刻i的电价预测基本值pi与价格调整区间ki结合得到指定时刻的电价预测区间pi’，具体为：电价预测基本值pi分别与价格调整区间ki的左右端点相加得到电价预测区间pi’的左右端点。

例如：若电价预测基本值pi为0.4，则i时刻的电价预测区间pi’为(0.5,0.6)。

如图3所示，本发明的一种考虑电力供求关系的短期电价预测系统，针对同一指定交易品种，包括电价预测基本值计算单元、价格调整区间计算单元和电价预测区间计算单元；

所述电价预测基本值计算单元，用于根据指定电力市场交易品种的历史出清价格数据，计算指定时刻的电价预测基本值；

实施例中，所述电价预测基本值计算单元中，指定时刻的电价预测基本值由指定交易品种指定时刻前的历史出清价格取均值得到。

所述价格调整区间计算单元，用于基于指定时刻的实际需求波动，计算指定时刻的价格调整区间；

实施例中，所述价格调整区间计算单元包括实际需求量计算单元、历史实际需求量计算单元、历史实际出清价格计算单元、转换单元、统计单元和价格调整区间匹配单元；

所述实际需求量计算单元，用于计算指定交易品种指定时刻的实际需求量；

实施例中，所述实际需求量为已发生的各类合同电量分解数据减去各类合同在当前时刻的分解电量。

所述历史实际需求量计算单元，用于计算指定时刻前对应交易品种的历史实际需求量，得到历史实际需求量序列；

所述历史实际出清价格计算单元，用于统计指定时刻前对应交易品种的历史实际出清价格，得到历史实际出清价格序列；

所述转换单元，用于将历史实际需求量序列与历史实际出清价格序列转换成区间序列，得到需求量序列样本与价格序列样本；

实施例中，所述转换单元包括历史实际需求量波动值计算筛选单元、需求量序列样本转换单元、历史实际出清价格波动值计算筛选单元和价格序列样本转换单元；

所述历史实际需求量波动值计算筛选单元，用于计算历史实际需求量波动值，历史实际需求量波动值＝(历史实际需求量-历史实际需求量均值)，筛选得到历史实际需求量最大及最小波动值；

所述需求量序列样本转换单元，用于以(历史实际需求量最大波动值-历史实际需求量最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际需求量序列转换成n-1个区间序列，即为需求量序列样本；

所述历史实际出清价格波动值计算筛选单元，用于计算历史实际出清价格波动值，历史实际出清价格波动值＝(历史实际出清价格-历史实际出清价格均值)，筛选得到历史实际出清价格最大及最小波动值；

所述价格序列样本转换单元，用于以(历史实际出清价格最大波动值-历史实际出清价格最小波动值)/n为区间跨度，将历史实际出清价格序列转换成n-1个区间序列，即为价格序列样本；

其中，n为历史实际需求量或历史实际出清价格数量。

所述统计单元，用于根据历史数据中的实际情况，统计需求量序列样本与价格序列样本的对应关系；

所述价格调整区间匹配单元，用于在需求量序列样本中，搜寻实际需求量对应的需求量区间，与实际需求量对应的需求量区间所匹配的频次最高的价格区间，即为价格调整区间。

实施例中，所述价格调整区间计算单元包括实际需求量波动值计算单元、搜寻单元和匹配单元；

所述实际需求量波动值计算单元，用于计算实际需求量波动值，实际需求量波动值＝(实际需求量-实际需求量均值)；

所述搜寻单元，用于在需求量序列样本中，根据实际需求量波动值搜寻实际需求量对应的需求量区间；

所述匹配单元，用于根据统计单元统计的需求量序列样本与价格序列样本的对应关系，由贝叶斯公式：

式中，事件a为实际需求量对应的需求量区间，事件b为需求量序列样本与价格序列样本对应关系下事件a匹配的价格区间；

选定p(b|a)取得最大值即事件a匹配的发生频次最高的价格区间，则该区间就是对应时刻的价格调整区间。

所述电价预测区间计算单元，用于计算电价预测区间，指定时刻的电价预测基本值与价格调整区间结合即得到指定时刻的电价预测区间。

实施例中，所述电价预测区间计算单元中，电价预测基本值分别与价格调整区间的左右端点相加得到电价预测区间的左右端点。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。