【技术实现步骤摘要】
一种电力现货市场节点电价预测方法及系统
[0001]本专利技术属于电力交易领域，特别是涉及到一种电力现货市场节点电价预测方法及系统。
技术介绍
[0002]随着我国电力体制改革的不断深化，中发电改“9号文”及其配套文件下发以来，电力现货交易在全国范围内开展，电力市场建设稳步推进。节点电价作为一种重要的价格机制，在现货市场建设过程中被频繁采用。节点电价受到多种因素影响，极难准确预测。对节点电价影响因素众多，诸如全省资源情况、区域资源情况、动力煤合约价格、政策影响、新能源出力预测、负荷联络线计划、来水情况、机组报价、线路传输极限、人为因素等。由于新能源，尤其是风电的波动性和随机性影响电网的稳定运行，如何使得新能源发电企业在现货交易中通过电力现货价格预测对短期功率预测进行适度修订而合理套利，实现收益最大化是各新能源发电企业的难题。通过对策略日的日前节点电价和实时节点电价进行精准预测，辅助电场人员合理修改短期功率预测的申报能够使新能源发电企业在电力现货交易中提高交易收益，同时减少风险。
[0003]现有节点电价预测存在的不足...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力现货市场节点电价预测方法，其特征在于，包括：S1、基于全省和场站区域的多个NWP预测气象数据的历史数据集、动力煤合约价格的历史数据集、市场供需预测数据的历史数据集、现货节点电价数据的历史数据集，其中所述现货节点电价数据包括日前节点价格和实时节点价格，采用回归算法进行建模，分别得到日前节点价格和实时节点价格的价格预测模型；S2、将策略日的全省和场站区域的多个NWP预测气象数据、动力煤合约价格和市场供需预测数据输入到价格预测模型，分别获得日前节点价格和实时节点价格的模型预测值；S3、基于场站区域的多个NWP预测气象数据的历史数据集、市场供需预测数据的历史数据集、以及现货节点电价数据的历史数据集，对日前节点价格和实时节点价格分别建立二分类模型，分别得到日前节点价格的高限价概率预测模型、日前节点价格的低限价概率预测模型、实时节点价格的高限价概率预测模型、实时节点价格的低限价概率预测模型；S4、将策略日的场站区域的多个NWP预测气象数据和市场供需预测数据输入到模型，分别获得日前节点价格的高限价概率预测值、日前节点价格的低限价概率预测值、实时节点价格的高限价概率预测值、实时节点价格的低限价概率预测值；根据预测概率的分类阈值，标记出日前节点价格和实时节点价格中的最高、最低限价的点；S5、将价格预测模型和二分类模型的结果融合，对策略日的96点价格预测序列，利用二分类模型预测的最高、最低限价的点的标记，设置相应的预测值为最高价或最低价，其余未标记的点预测价格不变。2.根据权利要求1所述的电力现货市场节点电价预测方法，其特征在于，步骤S2中还包括：得到日前节点价格和实时节点价格的模型预测值后，结合区域电价上下限规则，对模型预测值进行区间映射；并将区间映射值作为步骤S5中使用的价格预测模型的结果。3.根据权利要求2所述的电力现货市场节点电价预测方法，其特征在于，所述区间映射的方法包括：最大值Top为区域电价上限，最小值Low为区域电价下限，预测的价格序列中元素为p
i
，其中i=0，...，95，经过区间映射的预测价格为，其中，i=0，...，95，p
max
为模型预测值的价格序列最大值，p
min
为模型预测值的价格序列最小值。4.根据权利要求1所述的电力现货市场节点电价预测方法，其特征在于，步骤S3 所述建立二分类模型的具体方法包括：对现货节点电价数据的历史数据集中的日前节点价格和实时节点价格进行价格上限和下限的标记；设定一个门限值th，Top为区域电价上限，Low为区域电价下限，当价格大于Top
‑
（Top
‑
Low）*th时标记为高价，当价格小于Low +（Top
‑
Low）*th时为低价；以高价作为一类，其余价格作为另一类，对日前节点价格和实时节点价格分别建立二分类模型，得到日前节点价格的高限价概率预测模型、实时节点价格的高限价概率预测模型；以低价作为一类，其余价格作为另一类，对日前节点价格和实时节点价格分别建立二分类模型，得到日前节点价格的低限价概率预测模型、实时节点价格的低限价概率预测模型。
5.一种电力现货市场节点电价预测系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：向婕，齐艳桥，钟崇光，
申请(专利权)人：国能日新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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