电力交易指数预测的方法技术

本发明专利技术实施例提供一种电力交易指数预测的方法

【技术实现步骤摘要】
电力交易指数预测的方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种电力交易指数预测的方法
、
装置
、
终端设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]市场的主要出清电力为日前出清电力和实时出清电力
。
出清电力是在考虑电网完全约束条件下，或不考虑电网安全约束条件下，根据市场供需情况确定的可成交电量和供需平衡电量
。
因此，电力现货市场出清电力是反映电力市场达到供需平衡的电力均衡指数，即在电力交易中能够反映出供需关系和可成交电量的交易指数的重要影响因素之一
。
[0003]影响电力市场市场均衡指数的因素有多种，如市场供需关系
、
电力供给方式
、
电力市场结构和市场规则等
。
电力现货市场形成机制复杂，出清电力受影响因素较多，波动频繁，在均衡指数制定过程中难以把控
。
[0004]现有技术中通过模型预测的方式对电力市场均衡指数进行预测，但是该方法获得的预测结果依赖电力供需关系等因素，导致均衡指数预测结果与实际均衡指数偏差较大，准确率较低，因此，在实际生产中无法精确有效的利用电力均衡指数预测结果实现对市场制定有效的决策方案
。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的主要目的在于提供一种电力交易指数预测的方法
、
装置
、
终端设备及存储介质，旨在解决现有技术中获得的预测结果依赖电力供需关系等因素，导致均衡指数预测结果与实际均衡指数偏差较大，准确率较低的问题
。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种电力交易指数预测的方法，包括：获取当前预设时间段内的目标特征数据，其中，所述目标特征数据是指影响电力均衡指数的特征数据，其中，所述电力均衡指数包括供需平衡电量和可成交电量；计算所述目标特征数据与历史特征数据之间的相似度获得第一相似值，根据所述第一相似值确定所述目标特征数据对应的相似特征数据；根据所述相似特征数据进行数据拟合获得目标预测日对应的第一预测均衡指数；将所述目标预测日经过回归预测模型进行均衡指数预测，获得所述目标预测日对应的第二预测均衡指数；根据所述相似特征数据确定所述第一预测均衡指数和所述第二预测均衡指数对应的第一权重参数，所述第一权重参数与所述相似特征数据中的气象数据有关；根据所述第一权重参数
、
所述第一预测均衡指数以及所述第二预测均衡指数确定目标预测日对应的目标预测均衡指数
。
[0007]第二方面，本专利技术实施例提供一种电力交易指数预测的装置，包括：数据获取模块，用于获取当前预设时间段内的目标特征数据，其中，所述目标特征数据是指影响电力均衡指数的特征数据；
数据处理模块，用于计算所述目标特征数据与历史特征数据之间的相似度获得第一相似值，根据所述第一相似值确定所述目标特征数据对应的相似特征数据；第一均衡指数预测模块，用于根据所述相似特征数据进行数据拟合获得目标预测日对应的第一预测均衡指数；第二均衡指数预测模块，用于将所述目标预测日经过回归预测模型进行均衡指数预测，获得所述目标预测日对应的第二预测均衡指数；权重计算模块，用于根据所述相似特征数据确定所述第一预测均衡指数和所述第二预测均衡指数对应的第一权重参数，所述第一权重参数与所述相似特征数据中的气象数据有关；均衡指数输出模块，用于根据所述第一权重参数
、
所述第一预测均衡指数以及所述第二预测均衡指数确定目标预测日对应的目标预测均衡指数
。
[0008]第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器
、
存储器
、
存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如本专利技术说明书提供的任一项电力交易指数预测的方法的步骤
。
[0009]第四方面，本专利技术实施例还提供一种存储介质，用于计算机可读存储，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如本专利技术说明书提供的任一项电力交易指数预测的方法的步骤
。
[0010]本专利技术实施例提供一种电力交易指数预测的方法
、
装置
、
终端设备及存储介质，其中，该方法包括获取当前预设时间段内的目标特征数据，其中，目标特征数据是指影响电力均衡指数的特征数据；计算目标特征数据与历史特征数据之间的相似度获得第一相似值，根据第一相似值确定目标特征数据对应的相似特征数据；根据相似特征数据进行数据拟合获得目标预测日对应的第一预测均衡指数；将目标预测日经过回归预测模型进行均衡指数预测，获得目标预测日对应的第二预测均衡指数；根据相似特征数据确定第一预测均衡指数和第二预测均衡指数对应的第一权重参数，第一权重参数与相似特征数据中的气象数据有关；根据第一权重参数
、
第一预测均衡指数以及第二预测均衡指数确定目标预测日对应的目标预测均衡指数
。
解决了现有技术中获得的预测结果依赖电力供需关系等因素，导致均衡指数预测结果与实际均衡指数偏差较大，准确率较低的问题，从而提高了均衡指数预测结果的准确性，为后续利用电力均衡指数预测结果实现对市场制定有效的决策方案提供了支撑
。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0012]图1为本专利技术实施例提供的一种电力交易指数预测的方法的流程示意图；图2为图1中的电力交易指数预测的方法的子步骤
S103
的流程示意图；图3为实施本实施例提供的电力交易指数预测的方法的一场景示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种电力交易指数预测的装置的模块结构示意图；
图5为本专利技术实施例提供的一种终端设备的结构示意框图
。
具体实施方式
[0013]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0014]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作
/
步骤，也不是必须按所描述的顺序执行
。
例如，有的操作
/
步骤还可以分解
、
组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变
。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力交易指数预测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前预设时间段内的目标特征数据，其中，所述目标特征数据是指影响电力均衡指数的特征数据，其中，所述电力均衡指数包括供需平衡电量和可成交电量；计算所述目标特征数据与历史特征数据之间的相似度获得第一相似值，根据所述第一相似值确定所述目标特征数据对应的相似特征数据；根据所述相似特征数据进行数据拟合获得目标预测日对应的第一预测均衡指数；将所述目标预测日经过回归预测模型进行均衡指数预测，获得所述目标预测日对应的第二预测均衡指数；根据所述相似特征数据确定所述第一预测均衡指数和所述第二预测均衡指数对应的第一权重参数，所述第一权重参数与所述相似特征数据中的气象数据有关；根据所述第一权重参数
、
所述第一预测均衡指数以及所述第二预测均衡指数确定目标预测日对应的目标预测均衡指数
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前预设时间段内的目标特征数据，包括：获取当前预设时间段内的初始特征数据；对所述初始特征数据进行缺失值检测，当所述初始特征数据中存在缺失值时，获得所述缺失值对应的最近邻数据；将所述最近邻数据进行数据拟合，获得所述缺失值对应的目标值；根据所述目标值和所述初始特征数据确定目标特征数据
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似特征数据进行数据拟合获得目标预测日对应的第一预测均衡指数，包括：将所述相似特征数据对应的所述第一相似值进行归一化，获得所述相似特征数据对应的第二相似值；根据所述第二相似值和所述相似特征数据中的均衡指数信息确定目标预测日对应的第一预测均衡指数
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第二相似值和所述相似特征数据中的均衡指数信息确定目标预测日对应的第一预测均衡指数之后，还包括：根据所述第二相似值和所述相似特征数据确定所述第一预测均衡指数对应的第二权重参数；将所述第二权重参数和所述第一预测均衡指数相乘获得相乘结果，利用所述相乘结果更新所述第一预测均衡指数
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似特征数据包括第一气象数据，所述根据所述相似特征数据确定所述第一预测均衡指数和所述第二预测均衡指数对应的第一权重参数，包括：获得目标预测日对应的第二气象数据；根据所述第一气象数据和所述第二气象数据之间的比值，获得所述第一预测均衡指数和所述第二预测均衡指数对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：段再超，杨博斐，孙伟，
申请(专利权)人：北京东润环能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：