【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电价预测，涉及基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法。
技术介绍
1、随着全球对气候变化的关注增加，各国政府和能源行业都在寻求减少对化石燃料的依赖，并转向更清洁、可持续的能源资源。虚拟电厂（virtual power plant，vpp）技术通过整合分散的可再生能源资源，如太阳能、风能以及储能系统，提供了一种灵活且高效的能源管理方式。随着能源存储、智能电网技术和数字管理平台的持续改进，vpp的功能和效率得到了增强。人工智能、机器学习和区块链技术的进步将是vpp领域创新的关键驱动力，电力市场分为中长期市场与现货市场，其中现货市场最为活跃，日前市场是电力现货市场中的重要一环。准确的日前市场电价预测对售电公司进行合理的购售电决策，提高利润率起着巨大作用，并与发电侧的投标决策息息相关。
2、统计分析模型和机器学习模型是两类常见的日前市场电价预测模型。常见的基于统计分析的模型有广义自回归条件异方差（garch）模型、差分自回归移动平均（arima）等。基于统计分析的模型实现简单、需要调整的参数少所需运算资源少，在线性平稳...
【技术保护点】
1.基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，所述数据获取参数包括需获取的历史电价数据的时间段及数据获取量；所述历史电价数据包括过去若干天的历史电价，所述历史电价数据以时间段为单位划分为若干组电价数据集；所述日前市场电价矩阵分别通过历史电价数据中的若干组电价数据集转化得到。
3.根据权利要求2所述的基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，所述S1的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方...
【技术特征摘要】
1.基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，所述数据获取参数包括需获取的历史电价数据的时间段及数据获取量；所述历史电价数据包括过去若干天的历史电价，所述历史电价数据以时间段为单位划分为若干组电价数据集；所述日前市场电价矩阵分别通过历史电价数据中的若干组电价数据集转化得到。
3.根据权利要求2所述的基于智能组合模型的虚拟电厂电价预测方法，其特征在于，所述s1的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于智...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭宇晨，黄亮，王士龙，
申请(专利权)人：复变时空扬州能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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