申请/专利权人：广东电力交易中心有限责任公司

申请日：2021-10-09

公开（公告）日：2023-01-17

公开（公告）号：CN113837812B

主分类号：G06Q30/02

分类号：G06Q30/02;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.17#授权;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本申请提出一种节点电价联合概率预测方法和装置，其中，方法包括：获取历史电价和电力市场出清有关的数据构建预测的输入特征作为训练集，使用前向验证法对自回归模型的训练窗口长度进行筛选，获得不同训练窗口长度下的电价点预测序列，将各组电价点预测序列与历史真实电价序列进行误差计算和对比，得到最优训练窗口长度，使用偏态t分布对电价点预测误差进行建模，获得节点电价预测误差的联合概率分布，对待预测时段使用最优训练窗口长度下的自回归模型进行点预测，并在点预测所得的电价向量上叠加偏态t分布模型作为电价联合概率预测模型。本发明能够考虑不同节点的电价相关性，有利于提高节点电价概率预测的准确率。

主权项：1.一种节点电价联合概率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1,获得待预测各节点一定时段内的历史电价，获取电力市场组织者公开的与电力市场出清有关的其它数据，根据所述历史电价和所述其它数据构建预测的输入特征；其中，所述历史电价包括历史电价数据、电价的能量分量、阻塞分量和网损分量数据，所述其它数据包括负荷、机组按类型聚合容量的历史数据和预测数据；步骤S2,将历史数据集作为训练集，使用前向验证法对自回归模型的训练窗口长度进行筛选，获得不同训练窗口长度下的电价点预测序列，将各组电价点预测序列与历史真实电价序列进行误差计算和对比，得到最优训练窗口长度；其中，所述历史数据集包括所述历史电价、其它数据和输入特征；步骤S3,使用偏态t分布对所述最优训练窗口长度下的电价点预测误差进行建模，获得节点电价预测误差的联合概率分布，对所述待预测各节点的待预测时段，使用所述最优训练窗口长度下的自回归模型进行点预测，并在所述点预测所得的电价向量上叠加偏态t分布模型，作为电价联合概率预测模型；其中，所述负荷数据用Lj,t表示，所述机组按类型聚合容量的历史数据用Gk,t表示；其中，j＝1,2,……,J为区域编号，k＝1,2,……,K表示机组类型，所述机组类型包括：火电、水电；所述获得待预测各节点一定时段内的历史电价，包括：设所述待预测的节点共有N个，集合表示为N＝{1，2，……，N}，设历史电价的时段总数为T个，用集合T＝{1，2，……，T}表示历史电价对应的各时段，并设每天为24个时段，以Pi,t表示第i个节点在t时刻的历史电价，PEi,t、PCi,t和PLi,t分别表示同一节点同一时刻电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，则有以下关系：Pi，t＝PEi,t+PCi,t+PLi,t其中，PEi,t在不同节点处取值相同，PCi,t和PLi,t在不同节点处取值相同或不同；用符号y表示待预测变量，则根据应用的目标不同，在一般的应用要求下，y为：yi＝Pi＝PiE+PiC+PiL；在金融输电权应用要求下，不考虑所述网损分量的影响，y为：yi＝PiE+PiC。

全文数据：

权利要求：

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