【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据集成，尤其涉及一种电价价差的预测方法、系统及设备。
技术介绍
1、电力现货市场的现货交易主要包括日前、日内和实时的电能量交易市场，其中，售电公司在日前交易市场进行电量、电价申报时，向电力调度机构申报次日24小时各时段电力需求量和相应的价格，因此，售电公司如何进行合理的报价，对其用电成本和收益水平具有较大影响。
2、实际应用中，可以通过预测日前实时价差来确定次日的报价，日前实时价差为日前价格与实时价格的差值。相关技术中，通常采用k近邻模型或弹性网络等进行价差预测，但受限于数据分布，或容易过拟合，导致预测精度不高。
3、鉴于此，如何提高对日前实时价差预测的准确度是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种电价价差的预测方法、系统及设备，可以提高电力现货市场中对日前实时价差的预测的准确度。
2、本申请第一方面提供一种电价价差的预测方法，所述方法包括：获取待测日的数据集，所述数据集包括多类别边界条件数据、多类别天气条件数据和日前实时价差...
【技术保护点】
1.一种电价价差的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多类别边界条件数据的数据类别包括电负荷数据、风电功率数据、光伏功率数据和联络线数据，所述多类别天气条件数据的数据类别包括温度数据、光照强度数据、湿度数据和风速数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，遍历所述多个样本集，并根据所述样本集中的条件数据对当前样本集进行迭代分割，以形成所述样本集的多个子集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述两个区域的各个条件数据的目标值与预测值的最小均方差的和的最小值包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种电价价差的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多类别边界条件数据的数据类别包括电负荷数据、风电功率数据、光伏功率数据和联络线数据，所述多类别天气条件数据的数据类别包括温度数据、光照强度数据、湿度数据和风速数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，遍历所述多个样本集，并根据所述样本集中的条件数据对当前样本集进行迭代分割，以形成所述样本集的多个子集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述两个区域的各个条件数据的目标值与预测值的最小均方差的和的最小值包括：
5.根据权利要求1、3或4任一所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贺晶，
申请(专利权)人：北京兰木达技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。