一种节点边际电价预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种节点边际电价预测方法和装置，基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；基于发电商的特征确定发电商的报价预测值；基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测，发电商的特征包括发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好。本发明专利技术综合考虑了发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好，基于发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好确定节点边际电价预测值，考虑全面，且本发明专利技术提供的方法更加精细，大大提高了节点边际电价预测值准确度。

A prediction method and device of node marginal price

【技术实现步骤摘要】
一种节点边际电价预测方法和装置
本专利技术涉及电力自动化
，具体涉及一种节点边际电价预测方法和装置。
技术介绍
节点边际电价定义为在保证电力系统安全运行的基础上，当前系统运行状态下某节点增加-单位有功所需的最小购电费用，反映该节点上增加单位负荷所需要增加的成本，节点边际电价受报价、需求和阻塞的影响较大。在电力现货市场环境下，发电商的报价策略对节点边际电价具有重要的影响，而节点边际电价又是影响发电企业以及电网公司收益的决定性因素，因此，节点电价的预测不论是对于发电商调整自身报价策略都有着非常重要的意义。现有技术中通常依据待投标的各个发电商的投标风险偏好，预测每个发电商的报价，并通过各个发电商的报价预测电网节点的节点边际电价。现有技术仅仅依据发电商的投标风险偏好，确定发电商的投标报价，得到的发电商的投标报价预测值不准确，从而导致依据发电商报价所预测的节点边际电价的准确度较低。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中准确度较低的不足，本专利技术提供一种节点边际电价预测方法和装置，基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；基于发电商的特征确定发电商的报价预测值；基于报价预测值对节点边际电价进行预测，基于发电商的特征得到的节点边际电价预测值准确度高。为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取如下技术方案：一方面，本专利技术提供一种节点边际电价预测方法，包括：基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；基于所述发电商的特征确定发电商的报价预测值；基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测。所述发电商的特征包括发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好。所述基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征，包括：基于发电商历史报价确定发电商历史报价的平均值，并将历史报价的平均值与乐观程度系数相乘，得到发电商的乐观程度：基于发电商历史报价确定发电商历史报价的标准差，并将历史报价的标准差与把握程度系数相乘，得到确定发电商的把握程度；基于发电商中标发电功率确定发电商中标发电功率的平均值，将发电商申报发电功率的最大值与发电商中标发电功率的平均值做差，得到差值，并将所述差值与风险偏好系数相乘，得到发电商的风险偏好。所述基于所述发电商的特征确定发电商的报价预测值，包括：获取发电商的基准预测电价；基于基准预测电价和所述乐观程度确定发电商对未来电价的期望，并基于基准预测电价和所述把握程度确定发电商对未来电价的标准差；基于所述发电商对未来电价的期望和标准差确定发电商对未来电价的概率密度函数，并基于所述概率密度函数确定发电商对未来电价的概率分布函数；确定所述概率分布函数的反函数，并基于所述反函数、发电商的把握程度和乐观程度确定发电商的报价预测值。所述发电商的报价预测值按下式确定：pbidi＝F-1(γi)＝pp0ψiΦ-1(γi)+pp0(1+ηi)式中，pbidi为发电商的报价预测值，F-1(γi)为概率分布函数的反函数，γi为发电商i的风险偏好，pp0为发电商的基准预测电价，ψi为发电商i的把握程度，ηi为发电商i的乐观程度，Φ-1(γi)为标准正态分布函数的反函数。所述基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测，包括：基于预先设定的拉格朗日方程求解预先构建的潮流优化模型，得到拉格朗日系数；基于所述拉格朗日系数确定节点边际电价预测值。所述潮流优化模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数按下式确定：式中，Ctotal为用户的总购电成本，pgi为发电商i的调用功率，ppidi为发电商i的报价预测值；所述约束条件包括功率平衡约束和输电线路功率限值约束；所述功率平衡约束按下式确定：式中，pdj为负荷节点j的负荷；所述输电线路功率限值约束按下式确定：pl(pgi,pdj)≤plmax式中，pl(pgi,pdj)为通过pgi和pdj计算的输电线路l的传输功率，plmax为输电线路l的功率限值。所述拉格朗日方程按下式预先设定：式中，L为拉格朗日函数，λ和μl为拉格朗日系数。所述节点边际电价预测值按下式确定：式中，PLMP为节点边际电价预测值，为pl(Pgi,Pdj)对Pdj的偏导数。另一方面，本专利技术还提供一种节点边际电价预测装置，包括：第一确定模块，用于基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；第二确定模块，用于基于所述发电商的特征确定发电商的报价预测值；预测模块，用于基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测。所述发电商的特征包括发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好。所述第一确定模块包括：乐观程度确定单元，用于基于发电商历史报价确定发电商历史报价的平均值，并将历史报价的平均值与乐观程度系数相乘，得到发电商的乐观程度：把握程度确定单元，用于基于发电商历史报价确定发电商历史报价的标准差，并将历史报价的标准差与把握程度系数相乘，得到确定发电商的把握程度；风险偏好确定单元，用于基于发电商中标发电功率确定发电商中标发电功率的平均值，将发电商申报发电功率的最大值与发电商中标发电功率的平均值做差，得到差值，并将所述差值与风险偏好系数相乘，得到发电商的风险偏好。与最接近的现有技术相比，本专利技术提供的技术方案具有以下有益效果：本专利技术提供的节点边际电价预测方法中，基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；基于发电商的特征确定发电商的报价预测值；基于报价预测值对节点边际电价进行预测，基于发电商的特征得到的节点边际电价预测值准确度高；本专利技术综合考虑了发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好，基于发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好确定节点边际电价预测值，考虑全面；本专利技术基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征，与现有技术中通过经验设定参数的方法相比，更加客观，为发电商的特征的确定提供基础；本专利技术基于发电商的报价预测值得到节点边际电价预测值，与现有技术中通过历史电价数值预测的方法相比，本专利技术提供的方法更加精细，预测结果更加准确。附图说明图1是本专利技术实施例中节点边际电价预测方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步详细说明。实施例1本专利技术实施例1提供了一种节点边际电价预测方法，其中的节点可以是发电机节点，可是是负荷节点，还可以是除这两种外的其他节点，本专利技术实施例提供的节点边际电价预测方法具体流程图如图1所示，具体过程如下：S101：基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定发电商的特征；S102：基于发电商的特征确定发电商的报价预测值；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种节点边际电价预测方法，其特征在于，包括：/n基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定所述发电商的特征；/n基于所述发电商的特征确定所述发电商的报价预测值；/n基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测；/n其中，所述发电商的特征包括发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好。/n

【技术特征摘要】
1.一种节点边际电价预测方法，其特征在于，包括：
基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定所述发电商的特征；
基于所述发电商的特征确定所述发电商的报价预测值；
基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测；
其中，所述发电商的特征包括发电商的乐观程度、把握程度和风险偏好。


2.根据权利要求1所述的节点边际电价预测方法，其特征在于，所述基于获取的发电商历史报价、中标发电功率和申报发电功率确定所述发电商的特征，包括：
基于发电商历史报价确定发电商历史报价的平均值，并将历史报价的平均值与乐观程度系数相乘，得到发电商的乐观程度：
基于发电商历史报价确定发电商历史报价的标准差，并将历史报价的标准差与把握程度系数相乘，得到确定发电商的把握程度；
基于发电商中标发电功率确定发电商中标发电功率的平均值，将发电商申报发电功率的最大值与发电商中标发电功率的平均值做差，得到差值，并将所述差值与风险偏好系数相乘，得到发电商的风险偏好。


3.根据权利要求2所述的节点边际电价预测方法，其特征在于，所述基于所述发电商的特征确定发电商的报价预测值，包括：
获取发电商的基准预测电价；
基于基准预测电价和所述乐观程度确定发电商对未来电价的期望，并基于基准预测电价和所述把握程度确定发电商对未来电价的标准差；
基于所述发电商对未来电价的期望和标准差确定发电商对未来电价的概率密度函数，并基于所述概率密度函数确定发电商对未来电价的概率分布函数；
确定所述概率分布函数的反函数，并基于所述反函数、发电商的把握程度和乐观程度确定发电商的报价预测值。


4.根据权利要求3所述的节点边际电价预测方法，其特征在于，所述发电商的报价预测值按下式确定：
pbidi＝F-1(γi)＝pp0ψiΦ-1(γi)+pp0(1+ηi)
式中，pbidi为发电商的报价预测值，F-1(γi)为概率分布函数的反函数，γi为发电商i的风险偏好，pp0为发电商的基准预测电价，ψi为发电商i的把握程度，ηi为发电商i的乐观程度，Φ-1(γi)为标准正态分布函数的反函数。


5.根据权利要求1所述的节点边际电价预测方法，其特征在于，所述基于所述报价预测值对节点边际电价进行预测，包括：
基于预先设定的拉格朗日方程求解预先构建的潮流优化模型，得到拉格朗日系数；

【专利技术属性】
技术研发人员：白杨，张轩，陈中飞，赵越，陈福明，陈雨果，罗钢，陈爱林，冯树海，杨争林，郑亚先，薛必克，张兰，王龙，龚超，程海花，王高琴，史新红，邵平，吕建虎，包宇庆，成丽珉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44