【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力输电权，尤其涉及一种基于分位数回归的金融输电权预测方法、系统及介质。
技术介绍
1、电力市场的区域现货出清机制有效减轻了进行跨区电力交易的“关税”壁垒，推动了跨区交易的扩大和统一市场的发展。在电力市场金融输电权(ftr)领域，有两种ftr投资者，套期保值者和投机者，套期保值者通常是电力市场参与者，例如发电公司或负荷服务实体。投机者不局限于以上两类，其身份更为多元化，如银行、商品交易商、私募基金等。目前研究大都针对套期保值者的ftr投标，对投机者的ftr投资组合构建问题关注不足，而随着电力市场发展，更多的市场参与者加入ftr投标，而对于ftr交易预测，由于决策空间包含几乎所有对的全网络节点，电力网络节点数量众多，相关决策问题变量多，函数复杂度高，且占用用户大量的计算资源，分析和求解十分困难，求解消耗时间长。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于分位数回归的金融输电权预测方法、系统及介质，通过具有网络拥塞特征的聚类算法减少决策空间的节点，从而降低占用用户大量的计算资源与求解消耗时间长。
2、本专利技术所采用的第一技术方案是：一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，包括以下步骤：
3、考虑金融输电权的环境参数并引入金融节点注入向量进行优化，得到优化后的输电权投机者目标函数，所述金融节点注入向量表示金融电力网络节点的特征向量；
4、引入辅助变量参数对所述优化后的输电权投机者目标函数进行线性转换处理，得到
5、考虑金融电力网络节点拥塞条件，结合所述具有线性规划的输电权投机者目标函数，通过聚类与分位数回归法进行场景预测，得到输电权交易策略。
6、进一步，所述考虑金融输电权的环境参数并引入金融节点注入向量进行优化，得到优化后的输电权投机者目标函数这一步骤，其具体包括：
7、考虑输电电力环境的电量参数、拥塞参数和损失参数，确定输电权定价指标；
8、基于输电来源节点参数、输电去向节点参数和输电容量参数，确定输电权合约；
9、根据所述输电权定价指标和所述输电权合约并引入确定性预算约束，构建输电权投机者目标函数；
10、通过金融节点注入向量对所述输电权投机者目标函数进行优化，得到优化后的输电权投机者目标函数。
11、进一步，所述优化后的输电权投机者目标函数的表达式具体如下所示：
12、
13、s.t.a＝mγ
14、ctγ≤k
15、上式中，c表示输电权合约的成本向量，cvar表示条件风险值，β表示风险因子，a表示金融节点注入向量，γ表示输电权决策变量，m表示矩阵，k表示确定性预算约束，表示金融输电权定价指标的高维联合分布函数，pc表示金融电力网络节点的价差，表示输电权投机者目标函数。
16、进一步，所述具有线性规划的输电权投机者目标函数的表达式具体如下所示：
17、
18、
19、a＝mγ
20、ctγ≤k
21、上式中，ζ和η表示辅助变量，α表示置信度，ω表示高维联合分布函数的元素集合，πω表示场景ω∈ω的概率，ω表示场景代号，表示场景ω下的边际定价。
22、进一步，所述考虑金融电力网络节点拥塞条件，结合所述具有线性规划的输电权投机者目标函数，通过聚类与分位数回归法进行场景预测，得到输电权交易策略这一步骤，其具体包括：
23、获取历史输电权定价指标与历史拥堵价格数据；
24、对所述输电权定价指标进行数据恢复处理，得到恢复后的输电权定价指标；
25、根据所述恢复后的输电权定价指标中的拥塞参数并结合所述历史拥堵价格数据，确定拥塞价格差，构建拥塞价差的基础矩阵；
26、通过聚类方法对所述拥塞价差的基础矩阵进行聚类，得到关键定价节点数据；
27、通过分数位回归法对所述关键定价节点数据进行概率预测，得到输电权交易价格方案；
28、将所述优化后的输电权投机者目标函数与所述输电权交易价格方案进行随机组合处理，得到输电权交易策略。
29、进一步，所述对所述输电权定价指标进行数据恢复处理，得到恢复后的输电权定价指标这一步骤，其具体包括：
30、对所述输电权定价指标进行分解处理，得到分解后的输电权定价指标；
31、基于正交匹配追踪法对所述分解后的输电权定价指标进行数据恢复处理，得到恢复后的输电权定价指标。
32、进一步，所述通过聚类方法对所述拥塞价差的基础矩阵进行聚类，得到关键定价节点数据这一步骤，其具体包括：
33、对所述拥塞价差的基础矩阵中的相同元素节点进行剔除处理，得到剔除后的拥塞价差基础矩阵；
34、通过最小二乘法对所述剔除后的拥塞价差基础矩阵进行估计，得到拥塞价差基础矩阵估计值；
35、对所述拥塞价差基础矩阵估计值进行归一化处理，得到拥塞价差基础矩阵估计特征向量；
36、通过k-means聚类算法对所述拥塞价差基础矩阵估计特征向量进行价格区域分区获取，得到关键定价节点数据。
37、进一步，所述通过分数位回归法对所述关键定价节点数据进行概率预测，得到输电权交易价格方案这一步骤，其具体包括：
38、构建单分位数回归模型的条件分布向量；
39、引入关键定价节点数据，并对所述单分位数回归模型的条件分布向量进行赋予权重，得到条件累积分布函数；
40、基于分位数回归森林模型对所述条件累积分布函数进行预测处理，得到关键定价节点特征数据；
41、对所述关键定价节点特征数据进行特征选择处理，并基于gaussian-copula预测模型对选择后的关键定价节点特征数据进行预测，得到输电权交易价格方案。
42、本专利技术所采用的第二技术方案是：一种基于分位数回归的金融输电权预测系统，包括：
43、优化模块，用于考虑金融输电权的环境参数并引入金融节点注入向量进行优化，得到优化后的输电权投机者目标函数，所述金融节点注入向量表示金融电力网络节点的特征向量；
44、转换模块，用于引入辅助变量参数对所述优化后的输电权投机者目标函数进行线性转换处理，得到具有线性规划的输电权投机者目标函数；
45、聚类回归模块，用于考虑金融电力网络节点拥塞条件，结合所述具有线性规划的输电权投机者目标函数，通过聚类与分位数回归法进行场景预测，得到输电权交易策略。
46、本专利技术所采用的第三技术方案是：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行信号，所述计算机可执行信号用于执行如本申请第一技术方案任一项实施例所述的一种基于分位数回归的金融输电权预测方法。
47、本专利技术方法、系统及存储介质的有益效果是：本专利技术通过考虑金融输电权的环境参数并引入金融节点注入向量进行优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，所述考虑金融输电权的环境参数并引入金融节点注入向量进行优化，得到优化后的输电权投机者目标函数这一步骤，其具体包括：
3.根据权利要求2所述一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，所述优化后的输电权投机者目标函数的表达式具体如下所示：
4.根据权利要求3所述一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，所述具有线性规划的输电权投机者目标函数的表达式具体如下所示：
5.根据权利要求4所述一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，所述考虑金融电力网络节点拥塞条件，结合所述具有线性规划的输电权投机者目标函数，通过聚类与分位数回归法进行场景预测，得到输电权交易策略这一步骤，其具体包括：
6.根据权利要求5所述一种基于分位数回归的金融输电权预测方法，其特征在于，所述对所述输电权定价指标进行数据恢复处理，得到恢复后的输电权定价指标这一步骤，其具体包括：
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