【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，特别是一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法。
技术介绍
1、当前，我国第二轮电力体制改革正如火如荼进行中，多个省级电力现货交易市场已在建设或试运行中。随着电力体制不断改革与电力市场接续建设，电力市场运营机构处理相关电价异常波动，保证市场各方利益是重点。通过收集影响电价变化的相关数据，预测电力价格，实现对市场价格风险的提前预警，协助运营人员采取相应限价预警措施，对电力运营机构提升工作水准，保证电力市场稳定运行具有重要意义。当前，大多电力价格预测技术在历史电价数据的基础上，结合神经网络、机器学习等智能算法，通过训练历史电价数据，预测下一周期的电力价格，但电力价格不仅受到历史价格影响，还与多种内外部因素有关，仅考虑历史价格，无法准确预测快速变化的电价。为提高电力价格预测精度，首先需要挖掘相关数据与指标，然后选取合适的影响因素作为输入数据。
2、准确预测电价的关键点在于提供充足的可用数据与指标，由于影响电价变化的外部因素多且杂，加之单位无法统一，若直接输入预测模型，可能导致模型不收敛、预测精度下降等问题
【技术保护点】
1.一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法，其特征在于，所述步骤1具体为：通过现有大数据平台，挖掘相应影响因素并将其分类，其中外部因素包括社会经济情况、能源产业政策、经济发展增速以及电力市场信心；内部因素包括日一次能源价格、各时段新能源出力预测、新能源出力预测准确率、各时段机组出力波动、各时段系统负荷预测以及各时段气候预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法，其特征在于，所述步骤2具体为：引入模糊综合评...
【技术特征摘要】
1.一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分析方法，其特征在于，所述步骤1具体为：通过现有大数据平台，挖掘相应影响因素并将其分类，其中外部因素包括社会经济情况、能源产业政策、经济发展增速以及电力市场信心；内部因素包括日一次能源价格、各时段新能源出力预测、新能源出力预测准确率、各时段机组出力波动、各时段系统负荷预测以及各时段气候预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于优化算法的电力市场价格风险演变分...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜培，宋少群，黄金富，刘智煖，翁桂萍，郑旭冬，郑陈达，郭威，郑红旭，程鑫，陈绍君，赖永生，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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