本申请涉及一种电价预测方法、装置、设备、介质及产品，所述方法包括：获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据；根据历史交易数据中所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程；根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型，并基于构建好的电力预测模型预测出未来运行日分时段的节点电价；将预测出的未来运行日分时段的节点电价代入所述线性回归方程中得到未来运行日分时段的结算出清价的预测值。本申请显著提高了在未来长时序多步预测中节点电价及结算出清价的预测精度。价及结算出清价的预测精度。价及结算出清价的预测精度。
【技术实现步骤摘要】
电价预测方法、装置、设备、介质及产品
[0001]本申请涉及电力现货交易领域，尤其涉及一种电价预测方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
[0002]电力现货市场新政的出台，给储能产业带来新的发展机遇，同时使得储能产业盈利能力也将进一步加强。储能参与电力现货交易需依赖于准确的电价预测，电价预测是储能交易决策系统的关键，储能交易决策系统根据电价预测的结果自主生成充放电指令，在未来谷价时充电，在峰价时放电，通过价差获得盈利，理论上，电价由市场供需决定，市场供需作为内生变量决定着电价。然而在电力市场中，影响电价的外界因素十分复杂，既有宏观经济发展、政策影响，又受到微观市场结构、电力客观约束条件制约，比如统调负荷、线路阻塞、电力潮流、机组报价、联络线功率、发电机机组物理参数、降雨、天气温度等因素影响，其内在机理复杂，而且众多影响因素无法定量分析，影响因素之间又存在复杂的非线性关系。因此，电价预测技术对于储能参与电力现货市场交易至关重要。
[0003]现有技术中，电力行业已提出多种理论和方法尝试提高电价预测精度，但预测精度不高，尤其是储能参与电力现货交易的场景，需要对未来多日分时段的电价进行精确预测，例如：预测未来多日每间隔一小时或每间隔15分钟的电价，传统的电价预测方法在面对这种未来长时序多步预测问题上，其预测精度随着预测期增长而显著下降，因此，高精度长时序多步电价预测是储能交易决策系统亟需解决的问题。
[0004]综上，为了解决随着预测期的增长而电价预测精度显著下降等问题，本申请人出于解决该问题的考虑做出相应的探索。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于解决上述问题而提供一种电价预测方法、相应的装置、电价预测设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。
[0006]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0007]适应本申请的目的之一而提出的一种电价预测方法，包括如下步骤：
[0008]获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据，所述历史交易数据包括结算出清价、节点电价和电力负荷数据的历史数据；
[0009]根据所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程；
[0010]根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型，并基于构建好的电力预测模型预测出未来运行日分时段的节点电价；
[0011]将预测出的未来运行日分时段的节点电价代入所述线性回归方程中得到未来运行日分时段的结算出清价的预测值。
[0012]可选的，获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据的步骤之后，包括如下步
骤：
[0013]对获取的电力现货市场运行日之前的历史交易数据进行预处理；
[0014]对所述历史交易数据进行数据增强、数据清洗、缺值填补或数据拼接。
[0015]可选的，根据所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程的步骤，包括如下步骤：
[0016]对所述结算出清价和所述节点电价的历史数据进行线性化处理；
[0017]计算出所述结算出清价和所述节点电价的皮尔逊相关系数；
[0018]采用最小二乘法结合所述皮尔逊相关系数构建线性化处理后的所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程。
[0019]可选的，根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型的步骤，包括如下步骤：
[0020]将不同供电侧的所述电力负荷数据和所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建样本数据集，并对所述样本数据集进行归一化处理；
[0021]将归一化处理后的样本数据集按照一定规则划分为训练集、验证集和测试集；
[0022]根据切分好的所述训练集、验证集和测试集对预构建的电价预测模型实施训练至收敛。
[0023]可选的，将不同供电侧的所述电力负荷数据和所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建样本数据集，并对所述样本数据集进行归一化处理的步骤，包括如下步骤：
[0024]检测所述样本数据集是否存在异常，若所述样本数据集存在异常样本数据，将一定时长内的历史样本数据的估计值替换或填充所述异常样本数据；
[0025]对所述样本数据集进行正态标准化处理。
[0026]可选的，所述电价预测模型的工作过程，包括如下步骤：
[0027]将所述电价影响因子、电力负荷数据及节点电价的历史数据构造为时间序列数据；
[0028]在编码器中基于季节分解算法分解出所述时间序列数据中的周期项数据和趋势项数据相对应的多个子序列；
[0029]采用编码器中的自相关模块查询出所述周期项数据中的周期依赖数据，根据所述周期依赖数据对所述多个子序列进行相似聚合，获得聚合后的数据；
[0030]采用解码器应用自相关机制根据所述聚合后的数据及所述周期项数据获取周期项预测序列，将周期项预测序列叠加所述趋势项数据相对应的预测序列预测出相应的预测值。
[0031]适应本申请的另一目的而提供的一种电价预测装置，包括：
[0032]获取模块，设置为获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据，所述历史交易数据包括结算出清价、节点电价和电力负荷数据的历史数据；
[0033]回归方程构建模块，设置为根据所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程；
[0034]节点电价预测模块，设置为根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型，并基于构建好的电力预测模型预测出未来运行日分时段的节点电价；
[0035]结算出清价预测模块，设置为将预测出的未来运行日分时段的节点电价代入所述线性回归方程中得到未来运行日分时段的结算出清价的预测值。
[0036]适应本申请的另一目的而提供的一种电价预测设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述电价预测方法的步骤。
[0037]适应本申请的另一目的而提供的一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述电价预测方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。
[0038]适应本申请的另一目的而提供的一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本申请所述电价预测方法的步骤。
[0039]相对于现有技术，本申请针对电力现货市场电价预测精度不高，电价的预测精度因预测期的增长而显著下降的问题，获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据及电价影响因子，电力现货市场的历史交易数据中的结算出清价与节点电价都较为精确地反映了电力供给情况，结算出清价与节点电价之间存在紧密的相关性，基于历史交易数据中的结算出清价和节点电价构建结算出清价和节点电价的线性回归方程，基于历史交易数据中的电力负荷数据、节点电价及本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电价预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据，所述历史交易数据包括结算出清价、节点电价和电力负荷数据的历史数据；根据所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程；根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型，并基于构建好的电力预测模型预测出未来运行日分时段的节点电价；将预测出的未来运行日分时段的节点电价代入所述线性回归方程中得到未来运行日分时段的结算出清价的预测值。2.根据权利要求1所述的电价预测方法，其特征在于，获取电力现货市场运行日之前的历史交易数据的步骤之后，包括如下步骤：对获取的电力现货市场运行日之前的历史交易数据进行预处理；对所述历史交易数据进行数据增强、数据清洗、缺值填补或数据拼接。3.根据权利要求1所述的电价预测方法，其特征在于，根据所述结算出清价和所述节点电价的历史数据构建所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程的步骤，包括如下步骤：对所述结算出清价和所述节点电价的历史数据进行线性化处理；计算出所述结算出清价和所述节点电价的皮尔逊相关系数；采用最小二乘法结合所述皮尔逊相关系数构建线性化处理后的所述结算出清价和所述节点电价的线性回归方程。4.根据权利要求1所述的电价预测方法，其特征在于，根据所述电力负荷数据、所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建电价预测模型的步骤，包括如下步骤：将不同供电侧的所述电力负荷数据和所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建样本数据集，并对所述样本数据集进行归一化处理；将归一化处理后的样本数据集按照一定规则划分为训练集、验证集和测试集；根据切分好的所述训练集、验证集和测试集对预构建的电价预测模型实施训练至收敛。5.根据权利要求4所述的电价预测方法，其特征在于，将不同供电侧的所述电力负荷数据和所述节点电价的历史数据及电价影响因子构建样本数据集，并对所述样本数据集进行归一化处理的步骤，包括如下步骤：检测所述样本数据集是否存在异常，若所述样本数据集存在异...
【专利技术属性】
技术研发人员：石良君，徐峰，谭江浩，
申请(专利权)人：广州汇电云联互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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