一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法及装置，所述方法包括：获取电力市场的历史数据；计算生成系统剩余容量比历史数据集和阻塞度历史数据集，并两两组合生成得到历史数据二维点集；计算生成系统剩余容量比随机数据集和阻塞度随机数据集，并两两组合生成得到随机数据二维点集；计算电价映射关系，并根据所述电价映射关系计算形成电价水平数据集；根据所述电价水平数据集以及预设的置信水平计算得到所述未处理节点的电价风险水平。本发明专利技术通过蒙特卡罗方法产生与历史数据集相近似的随机数据集，解决了中长期电价预测样本数量过少引起的预测精度不足的问题，从而能够准确、全面地进行电价风险预测。全面地进行电价风险预测。全面地进行电价风险预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及风险预测
，尤其是涉及一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电力历史改革逐步推进，电力价格水平受到市场供需关系、市场主体的市场力、电力生产成本等多种因素影响而不断发生变化。在市场环境下，准确的电价风险预测对于市场运营机构实施市场监管和市场主体制定交易策略有非常重要的意义。
[0003]目前常用的电价风险量化方法有在险值法（Value at Risk, VaR）。该方法通过计算在一定概率水平(置信水平)下，某产品在未来特定时期内的最大可能损失，对电价风险进行了精准量化。VaR模型可以通过多种计算方法得到，能够适应不同市场环境和数据基础。并且市场运营机构可以利用VaR模型提供不同置信度风险评估的特点通过设置风险阈值，只针对高于警戒水平的风险发生概率进行控制，提高了风险管控的效率。
[0004]在电力市场建设初期，历史供需数据和出清价格数据相较于成熟的电力市场往往较少，传统的基于蒙特卡罗方法的电价风险预测会由于历史数据样本少而造成较大预测偏差。如何基于已有数据集合理扩充数据样本是通过蒙特卡罗方法进行电价风险预测需要解决的问题，另外传统的电价风险预测方法匹配电价影响因素的方法不能完全反映电力市场中的关键边界条件的变化，如何通过合理的映射得到确定的电价预测结果也是电价风险预测的关键问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在提供一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法及装置，以解决上述技术问题，从而能够准确、全面地进行电价风险预测。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法，包括：获取电力市场的历史数据；所述历史数据包括系统总发电容量、系统总负荷、节点电价和无约束出清电价；对于选取的未处理节点，根据所述历史数据计算生成系统剩余容量比历史数据集，同时根据所述历史数据计算生成该节点的阻塞度历史数据集，并将所述系统剩余容量比历史数据集与所述阻塞度历史数据集进行两两组合生成得到历史数据二维点集；基于蒙特卡罗方法，根据所述历史数据以及预设的随机生成模型计算生成系统剩余容量比随机数据集，同时根据所述阻塞度历史数据集以及所述随机生成模型计算生成该节点的阻塞度随机数据集，并将所述系统剩余容量比随机数据集与所述阻塞度随机数据集进行两两组合生成得到随机数据二维点集；根据所述随机数据二维点集中的点到所述历史数据二维点集中的点的欧式距离最近的三点计算电价映射关系，并根据所述电价映射关系计算所述随机数据二维点集中所
有点的电价预测结果以形成电价水平数据集；根据所述电价水平数据集以及预设的置信水平计算得到所述未处理节点的电价风险水平。
[0007]进一步地，所述系统剩余容量比历史数据集中的元素的计算方式为：其中，r
SSCP,d
代表前第d天的系统剩余容量比，C
d
、Q
d
分别为前第d天到前第d+T
‑
1天的系统总发电容量均值和系统总负荷均值，D为历史数据包含的历史天数，T为预设的计算周期天数；所述阻塞度历史数据集中的元素的计算方式为：其中，b
i,d
为前第d天节点i的阻塞度，P
nh,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个节点电价的均值；P
nl,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个无约束出清电价的均值；n表示每日出清次数。
[0008]进一步地，所述根据所述历史数据以及预设的随机生成模型计算生成系统剩余容量比随机数据集，具体包括：计算系统总发电容量C的数学期望μ
C
；以系统总负荷Q的数学期望和方差构建预测的系统总负荷的正态分布函数，并利用预设的随机生成模型根据所述正态分布函数生成包含S个元素的系统总负荷随机数据集Q
Mon
，继而根据所述系统总发电容量C的数学期望μ
C
以及所述系统总负荷随机数据集Q
Mon
计算生成所述系统剩余容量比随机数据集r
Mon
；所述系统剩余容量比随机数据集r
Mon
的计算方式为：的计算方式为：其中，为数据集Q
Mon
为Q
Mon
={Q
Mon,s
|s=1,2,...,S}中的第s个元素。
[0009]进一步地，所述根据所述阻塞度历史数据集以及所述随机生成模型计算生成该节点的阻塞度随机数据集，具体包括：计算节点i阻塞度的数学期望和方差；以节点i阻塞度的数学期望和方差构建预测节点的阻塞度正态分布函数，并利用预设的随机生成模型根据所述阻塞度正态分布函数生成包含S个元素的阻塞度随机数据集。
[0010]为了解决相同的技术问题，本专利技术还提供了一种基于蒙特卡罗的电价风险预测装置，包括：
数据获取模块，用于获取电力市场的历史数据；所述历史数据包括系统总发电容量、系统总负荷、节点电价和无约束出清电价；历史数据集计算模块，用于对于选取的未处理节点，根据所述历史数据计算生成系统剩余容量比历史数据集，同时根据所述历史数据计算生成该节点的阻塞度历史数据集，并将所述系统剩余容量比历史数据集与所述阻塞度历史数据集进行两两组合生成得到历史数据二维点集；随机数据集计算模块，用于基于蒙特卡罗方法，根据所述历史数据以及预设的随机生成模型计算生成系统剩余容量比随机数据集，同时根据所述阻塞度历史数据集以及所述随机生成模型计算生成该节点的阻塞度随机数据集，并将所述系统剩余容量比随机数据集与所述阻塞度随机数据集进行两两组合生成得到随机数据二维点集；电价水平计算模块，用于根据所述随机数据二维点集中的点到所述历史数据二维点集中的点的欧式距离最近的三点计算电价映射关系，并根据所述电价映射关系计算所述随机数据二维点集中所有点的电价预测结果以形成电价水平数据集；电价风险预测模块，用于根据所述电价水平数据集以及预设的置信水平计算得到所述未处理节点的电价风险水平。
[0011]进一步地，所述系统剩余容量比历史数据集中的元素的计算方式为：其中，r
SSCP,d
代表前第d天的系统剩余容量比，C
d
、Q
d
分别为前第d天到前第d+T
‑
1天的系统总发电容量均值和系统总负荷均值，D为历史数据包含的历史天数，T为预设的计算周期天数；所述阻塞度历史数据集中的元素的计算方式为：其中，b
i,d
为前第d天节点i的阻塞度，P
nh,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个节点电价的均值；P
nl,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个无约束出清电价的均值；n表示每日出清次数。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡罗的电价风险预测方法，其特征在于，包括：获取电力市场的历史数据；所述历史数据包括系统总发电容量、系统总负荷、节点电价和无约束出清电价；对于选取的未处理节点，根据所述历史数据计算生成系统剩余容量比历史数据集，同时根据所述历史数据计算生成该节点的阻塞度历史数据集，并将所述系统剩余容量比历史数据集与所述阻塞度历史数据集进行两两组合生成得到历史数据二维点集；基于蒙特卡罗方法，根据所述历史数据以及预设的随机生成模型计算生成系统剩余容量比随机数据集，同时根据所述阻塞度历史数据集以及所述随机生成模型计算生成该节点的阻塞度随机数据集，并将所述系统剩余容量比随机数据集与所述阻塞度随机数据集进行两两组合生成得到随机数据二维点集；根据所述随机数据二维点集中的点到所述历史数据二维点集中的点的欧式距离最近的三点计算电价映射关系，并根据所述电价映射关系计算所述随机数据二维点集中所有点的电价预测结果以形成电价水平数据集；根据所述电价水平数据集以及预设的置信水平计算得到所述未处理节点的电价风险水平。2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗的电价风险预测方法，其特征在于，所述系统剩余容量比历史数据集中的元素的计算方式为：其中，r
SSCP,d
代表前第d天的系统剩余容量比，C
d
、Q
d
分别为前第d天到前第d+T
‑
1天的系统总发电容量均值和系统总负荷均值，D为历史数据包含的历史天数，T为预设的计算周期天数；所述阻塞度历史数据集中的元素的计算方式为：其中，b
i,d
为前第d天节点i的阻塞度，P
nh,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个节点电价的均值；P
nl,i,d
为节点i前第d天到前第d+T
‑
1天共T
×
n个无约束出清电价的均值；n表示每日出清次数。3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗的电价风险预测方法，其特征在于，所述根据所述历史数据以及预设的随机生成模型计算生成系统剩余容量比随机数据集，具体包括：计算系统总发电容量C的数学期望μ
C
；以系统总负荷Q的数学期望和方差构建预测的系统总负荷的正态分布函数，并利用预设的随机生成模型根据所述正态分布函数生成包含S个元素的系统总负荷随机数据集Q
Mon
，继而根据所述系统总发电容量C的数学期望μ
C
以及所述系统总负荷随机数据集Q
Mon
计算生成所述系统剩余容量比随机数据集r
Mon
；所述系统剩余容量比随机数据集r
Mon
的计算方式为：
其中，为数据集Q
Mon
为Q
Mon
={Q
Mon,s
|s=1,2,...,S}中的第s个元素。4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡罗的电价风险预测方法，其特征在于，所述根据所述阻塞度历史数据集以及所述随机生成模型计算生成该节点的阻塞度随机数据集，具体包括：计算节点i阻塞度的数学期望和方差；以节点i阻塞度的数学期望和方差构建预测节点的阻塞度正态分布函数，并利用预设的随机生成模型根据所述阻塞度正态分布函数生成包含S个元素的阻塞度随机数据集。5.一种基于蒙特卡罗的电价风险预测装置，其特征在于，包括：数据获取模...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宁，郑伟，黄远明，卢恩，段秦刚，
申请(专利权)人：广东电力交易中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：