【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力市场交易，尤其是涉及一种电力现货交易量预测方法及系统。
技术介绍
1、为促进电力工业与社会、经济、环境的协调与可持续发展，电力市场开始深化改革，电力市场改革有助于打破垄断、解除管制、引入竞争，以有利于资源的合理配置，提高资源利用率。但由于电力交易市场尚处于起步阶段，供电价格仍存在垄断现象，电力交易公司既是交易方又是交易规则的制定者，有碍交易公平的实现，并且交易形式单一，很难满足不同用户的实际需求；
2、公告号：cn107292710b的中国专利具体公开了一种电力市场交易的集中竞价交易系统和方法，属于电力市场交易系统
该该方法包括用户登录、申报信息输入、价差计算、预成交结果的计算以及交易校核步骤。本专利技术所提出的集中竞价交易系统复用性、扩展性强，适用于日、月、年度的电量交易；采用本专利技术系统买卖双方在同一平台上统一进行交易，可以有效地促进市场各方公平、公开、透明、规范地进行交易，有助于维护市场供需平衡，提高电力系统的安全稳定水平；
3、随着全球能源市场的不断发展和电力系统的日益复杂，电力市场的交易策略和交易量的预测变得越来越重要。准确的预测电力现货交易量，对于电力市场的参与者来说，不仅可以优化资源配置，降低运营成本，也可以避免市场风险，提高收益。然而，由于电力市场的动态性和复杂性，精确预测电力现货交易量是一大挑战。
4、为此，提出一种电力现货交易量预测方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种该方法及
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种电力现货交易量预测方法，包括如下步骤：
3、s10、数据收集：收集电力市场的历史数据和实时数据，包括但不限于电量交易数据、价格数据、气象数据、经济数据；
4、s20、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理、归纳预处理操作，以适应后续的模型训练和预测；
5、s30、模型训练：采用机器学习算法，对预处理后的数据进行训练，得到预测模型；
6、s40、特征选择：根据预测模型的需要，选取与预测目标相关的特征进行重点分析，以提升预测精度；
7、s50、模型验证：使用一部分历史数据作为验证集，对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度和稳定性；
8、s60、交易量预测：利用验证过的模型，对未来的电力现货交易量进行预测并输出结果。
9、一种电力现货交易量预测系统，该电力现货交易量预测系统由以下模块构成：
10、数据收集层、数据预处理层、特征选择层、模型训练层、模型验证层、交易量预测层；
11、通过上述模块实现数据的采集、随后对数据预处理筛分，其次对筛分得到的数据进一步选择并反馈至模型中进行训练，随后通过模型反复验证，最后反馈得出交易量预测数据。
12、优选地，所述数据收集层：
13、数据收集模块从电力市场收集历史数据和实时数据。这些数据包括但不限于电量交易数据、价格数据、气象数据、经济数据；这些数据可以从市场管理机构、电力公司、以及其他相关机构获取。同时，为了更好地反映市场的动态变化，还需要定期更新这些数据。
14、优选地，所述数据预处理层：
15、数据预处理模块对收集到的数据进行清洗、整理和归纳，具体来说，包括去除异常值、填补缺失值、转换数据格式操作，以适应后续的模型训练和预测，此外，该模块还包括数据标准化和归一化处理，以消除不同量纲对预测结果的影响。
16、优选地，所述特征选择层；
17、特征选择模块根据预测模型的需要，选取与预测目标相关的特征进行重点分析，以提升预测精度。具体来说，该模块采用主成分分析(pca)方法对数据进行降维处理，提取主要特征，以减少计算量和提高预测效率。此外，该模块还可以考虑引入时序特征，如时间序列分析，以捕捉电力市场的动态变化。
18、优选地，所述模型训练层；
19、模型训练模块采用支持向量机(svm)、随机森林(random forest)、神经网络(nn)机器学习算法对预处理后的数据进行训练，得到预测模型，在训练过程中，可以调整模型的参数以优化预测效果，例如，对于支持向量机算法，可以通过交叉验证方法选择最优的惩罚参数和核函数参数，对于神经网络算法，可以通过反向传播算法调整网络结构和参数，以提高预测精度。
20、优选地，所述模型验证层：
21、模型验证模块使用一部分历史数据作为验证集，对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度和稳定性，具体来说，该模块可以采用均方误差(mse)、均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)指标对模型的预测结果进行评估，通过这一步骤，可以发现模型的不足之处，并对模型进行进一步的优化和调整。
22、优选地，所述交易量预测：
23、预测模块利用验证过的模型，对未来的电力现货交易量进行预测，具体来说，该模块将实时数据输入到模型中，得到未来一段时间内的电力现货交易量预测结果。该结果可以为电力市场的参与者提供决策支持，帮助他们制定更优的交易策略。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、1、利用大数据和机器学习技术对电力市场的历史数据和实时数据进行深度分析，可以充分考虑电力市场的动态性和复杂性，从而获得更准确的预测结果；
26、2、通过数据预处理、特征选择和模型训练等步骤，可以提升模型的预测精度和泛化能力；
27、3、提供的预测结果可以为电力市场的参与者提供决策支持，帮助他们优化资源配置、降低运营成本和避免市场风险；
28、系统的模块化设计使得本专利技术具有可扩展性和可维护性，可以方便地添加新的功能模块以适应未来的市场需求和技术发展。
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1.一种电力现货交易量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：该电力现货交易量预测系统由以下模块构成：
3.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述数据收集层：
4.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述数据预处理层：
5.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述特征选择层；
6.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述模型训练层；
7.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述模型验证层：
8.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述交易量预测：
【技术特征摘要】
1.一种电力现货交易量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：该电力现货交易量预测系统由以下模块构成：
3.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述数据收集层：
4.根据权利要求2所述的一种电力现货交易量预测系统，其特征在于：所述数据预处理层：
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【专利技术属性】
技术研发人员：聂江洪，甘凌，陈念斌，谢青，邓松，
申请(专利权)人：湖北电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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