基于分时段多模型的短期电价预测

基于用电负荷的分时电价定价模型研究

基于用电负荷的分时电价定价模型研究摘要分时电价作为调节电力市场供求关系的重要手段之一，对用电负荷起到移峰填谷的作用，保证电网的供电可靠性。

本文以改进分时电价的定价规那么为目标，通过引入用电负荷这一实时反映电力市场需求状况的指标，构建与用电负荷挂钩的电价定价模型。

应用该模型对目前峰谷分时电价的政策进行合理性分析，找出存在的问题，并提出改进对策。

关键词用电负荷分时电价峰谷定价模型一、引言〔一〕研究背景为解决顶峰时段电力供不应求的矛盾，除加大电力设施投资、提高供电能力以外，更重要的是通过市场这一“无形的手〞进行电力需求侧管理。

电力需求侧管理是指对用电方实施的管理，其实施目标之一就是引导用户适当减少顶峰时段用电，增加低谷时段用电。

峰谷分时电价就是一项有效的电力需求侧管理措施和市场调节手段。

它通过价格信号引导用户采用合理的用电结构和方式，从而到达移峰填谷、改善负荷曲线、降低生产本钱、提高电力系统运行可靠性和经济性的目的。

其大致做法是将一天24小时按照负荷曲线划分为峰、平、谷三个时段或者峰、非峰两个时段，并制定与之相对应的峰谷电价。

峰谷电价比各有差异，但一般在3∶1以上。

〔二〕研究目的和创新点本文构建基于用电负荷的分时电价定价模型，通过该定价模型对目前的峰谷分时电价政策进行比照分析，目的是改进分时电价的定价规那么。

实施电力需求侧管理，是解决当前电力供求不平衡的最正确途径。

电价由市场决定，符合边际本钱价格形成理论，有利于实现资源的合理配置，促使供求趋于平衡，同时防止随意拉闸限电造成的不良社会影响。

本文的创新点在于以用电负荷为根底，研究一个分时电价的定价模型，希望借助该模型改进政府的定价规那么。

通过构建适合当地实际的分时电价定价模型，找出当前执行的峰谷分时电价制度存在的问题，并且针对问题提出改进建议，为企业的经营决策提供参考工具，为政府部门报批电价测算方案提供支持。

二、分时电价定价模型的构建与应用〔一〕基于用电负荷的分时电价定价模型电力需求价格弹性是构建分时电价定价模型的关键，设定分时电价的需求变动系数为α。

电力市场中电价预测模型的应用

电力市场中电价预测模型的应用在当今的电力市场中，电价预测模型的应用具有极其重要的意义。

随着电力行业的不断发展和市场化改革的推进，准确预测电价成为了电力供应商、消费者以及市场监管者等各方关注的焦点。

电价的波动受到众多因素的影响，包括但不限于供需关系、燃料价格、季节变化、天气状况以及政策法规等。

这些因素相互交织、错综复杂，使得电价的预测成为一项具有挑战性的任务。

然而，通过运用科学合理的电价预测模型，我们能够在一定程度上应对这一挑战，为电力市场的参与者提供有价值的决策依据。

常见的电价预测模型主要可以分为三类：基于统计学的模型、基于人工智能的模型以及基于混合方法的模型。

基于统计学的模型，如时间序列分析和回归分析，是早期电价预测中较为常用的方法。

时间序列分析通过对历史电价数据的自相关性和趋势进行分析，来预测未来的电价走势。

回归分析则试图建立电价与各种影响因素之间的线性或非线性关系。

这些方法相对简单易懂，计算成本较低，但在处理复杂的非线性关系和不确定性时可能表现不佳。

人工智能模型，如人工神经网络、支持向量机等，近年来在电价预测中得到了广泛的应用。

人工神经网络具有强大的学习能力和对非线性关系的处理能力，能够从大量的历史数据中自动提取特征和模式。

支持向量机则在处理小样本和高维度数据时具有独特的优势。

然而，人工智能模型往往需要大量的训练数据，并且其结果的解释性相对较差。

混合方法模型则是将统计学方法和人工智能方法相结合，取长补短，以提高预测的准确性和可靠性。

例如，可以先使用时间序列分析对电价数据进行初步处理，然后将处理后的结果输入到人工神经网络中进行进一步的预测。

在实际应用中，选择合适的电价预测模型需要综合考虑多种因素。

首先，要充分了解预测的目标和需求。

如果需要快速获得初步的预测结果，并且对精度要求不是特别高，那么基于统计学的简单模型可能是一个不错的选择。

如果对预测精度要求较高，并且有足够的计算资源和数据支持，那么人工智能或混合方法模型可能更为合适。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

电价的短期和中长期预测3900字

电价的短期和中长期预测3900字随着世界各国电力市场化的改革，电价在整个电力行业中的地位逐渐凸显，越来越受到了电力行业专家学者和电力企业的重视，国内外对电力市场中的电价预测进行了广泛的研究。

所谓电力市场中的电价预测，就是指根据数学方法在电力市场的模式下，在满足相关数据精度要求的前提下，基于历史数据对电价进行合理的预测。

这种预测对指导电力市场电价核定具有重要的作用，能够对电力市场中的电价提出合理的建议，本文对电力市场中电价预测方法进行了综述。

1 电价预测的特点和分类电价预测具有和负荷预测相似的特点，其预测结果也是具有一定周期性的。

同时，电价预测具有自己的特点，即其具有波动趋势长的特点，其在一个周期内是持续着波动和变化的状态。

在通常情况下，用电市场中的电价与整个电力市场的制度是有很大关系的，同时还受到整个社会经济的影响。

因此，这就增加了对电价预测的难度，导致在电价预测中难以应用传统的负荷预测方法，如一元线性回归方法或倍比法等，这些都难以对电价进行准确的预测。

根据上述的进行电价预测的特点，我们在进行电价预测时可以进行分类预测，即将电价分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。

通常我们所提到的都是指市场统一的电价预测，即在通常情况下认为区域的统一电价与边际电价都是统一的。

根据对电价所预测内容的不同，电价预测可以分为空间电价预测和确定性的电价预测，其中空间电价预测是基于数理统计和概率有关知识，确定空间电价的合理波动范围，并在一个确定的时间内给出电价的平均值，因此，空间电价预测主要是基于长期的电价预测；而确定性的电价预测主要在一个非常短内的时间进行电价预测，其电价预测结果表示为一个较为确定的值。

根据电价预测的原理不同，电价预测可划分为长期的电价预测方式和短期的电价预测方式。

具体的根据电价所表现的波动性质，可将电价合理的划分为若干小时的电价预测，一日内的电价预测和一个季度的电价预测。

电价预测是电力行业发展和研究的新方向，对其研究有助于电力市场化的实施和发展，但当前对电价的预测还不够充分，尚未有一种方法能够对电力市场进行有效的预测，因此有必要对电力市场中的电价预测方法进行深入的研究，有效提高电价预测的精度和速度。

基于多模型的短期电价预测的开题报告

基于多模型的短期电价预测的开题报告一、研究背景及目的能源是经济发展的基础，近年来，随着经济的快速发展和电力能源的不断增长，短期电价预测越来越受到关注。

短期电价预测可以对决策者做出正确的用电决策，同时也对电力市场的竞争和调节都有着至关重要的作用。

目前，短期电价预测主要采用的方法为时间序列分析、回归分析、神经网络和支持向量机等。

但是这些方法在实践中都存在一定的不足，如时间序列分析依赖于历史数据的完整性和一致性，回归分析需要预测因素与电价变量的线性关系，而神经网络等方法则需要大量的计算和处理能力。

因此，本研究基于多模型方法，结合各种预测方法的优点，建立一种高效、精确的短期电价预测模型，以提高电力市场运营效率和预测精度。

二、研究内容及方法本研究将构建一个基于多模型的短期电价预测模型，包括以下几个步骤：1. 数据分析：对历史数据进行分析，筛选出相关的因素，如用电量、天气等，得到适合建模的特征。

2. 模型选择：结合时间序列分析、回归分析、神经网络和支持向量机等多种方法，选择适合的模型。

3. 模型集成：将各种模型的预测结果综合起来，采用集成学习方法，如加权平均，得到最终的预测结果。

4. 模型评估：采用交叉验证等方法评估预测模型的性能，验证其预测精度和稳定性。

三、研究意义及预期成果本研究将基于多模型方法，构建一个高效、精确的短期电价预测模型，提高电力市场运营效率和预测精度，具有以下意义：1. 提高电力市场运营效率：通过精确的短期电价预测，电力市场的运营调整能够更加科学合理，提高市场效率。

2. 改善用电用户体验：预测精准的电价可以使用电用户更好地进行用电计划，避免因电价浮动过大带来的用电压力。

3. 推动电力市场的发展：利用新型的多模型方法进行电价预测，有利于推动电力市场的升级和发展，促进电力市场的稳定发展。

预期成果包括一篇具有实际应用价值的学术论文和一个能够高效、精确预测短期电价的模型。

基于CEEMD-SSA-ELM的短期电价集成预测模型

基于CEEMD-SSA-ELM的短期电价集成预测模型作者：***来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2020年第05期摘要：准确预测电价有助于电力市场参与者进行风险规避并达到经济收益最大化。

针对短期电价序列具有非平稳性与非线性的特点，提出了一种新型混合预测模型CEEMD-SSA-ELM。

采用互补集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD）方法对电价序列进行有效分解;针对分解后的最高频分量具有较大随机性的特征，采用奇异谱分析（singular spectrum analysis，SSA）对其进行降噪并提取趋势项;最后，对最高频分量的趋势项及其余分量分别使用极限学习机（extreme learning machine，ELM）模型进行独立预测，并将其预测结果进行重构集成以得到最终预测结果。

对2种实际电价数据的预测分析结果表明：CEEMD-SSA-ELM模型和CEEMD-ELM、ELM模型相比，具有更高的预测精度。

关键词：互补集成经验模态分解;奇异谱分析;极限学习机;短期电价预测中图分类号：TP391文献标识码： A文章编号1000-5269（2020）05-0082-07DOI：10.15958/ki.gdxbzrb.2020.05.13电价能够有效体现电能的供需变化，并可具体反映电力市场运营情况。

对电价数据进行精准的预测将有助于售电企业决定市场报价，并能及时地规避市场风险。

然而，由于短期电价受到天气、日常活动、商务交易、供给侧报价等多种因素的综合影响，导致其具有典型的非平稳性与非线性的特点。

由于很难准确拟定顾及诸多影响因素的数学模型，采用经典的因果关系回归模型进行短期电价预测往往精度较低。

近年来，另一种将历史电价作为时间序列进行建模预测的方式得到了广泛的研究。

常用的时间序列预测方法有自回归滑动平均模型（autoregressive moving-average model，ARMA模型）[1] ，广义自回归条件异方差模型（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model，GARCH模型）[2]等，但这些方法都是基于线性序列进行建模分析，其对于捕捉电价序列中的非线性特征能力有限，这也导致其预测结果的精度并不高。

浅谈分时段短期电价预测方法

浅谈分时段短期电价预测方法作者：席丹来源：《科技创新导报》 2015年第6期席丹(国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司辽宁抚顺 113008)摘要：电力市场中，供求关系是通过电价反映出来的，是电能交易与市场监管的重要依据。

这样在电力市场中，电价成为了其中最主要的信息。

因此，如何将电价预测的工作效率提升上来，是当前非常重要的工作，需要有关部门及工作人员重视起来。

关键词：分时段短期电价预测方法中图分类号：TM74文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2015)02(c)-0241-01随着社会经济发展与进步，为我国电力行业的发展带来了巨大的推动作用，为了促进我国电力行业更加合理的发展，文章通过下文对分时段短期电价预测方法上进行了阐述，为有关部门及工作人员提供一定的借鉴作用。

1 电价的特征及对电价带来影响的因素市场化的电力运营，令电力同一般的商品相同，交易可以自由进行，会随机的波动电力价格，在各种机制的电力市场中，电力价格都展现出了同一般商品价格不一样的特征。

第一，有着明显的均值回复性特征存在于电力价格中，电力的供求关系就会决定其走向；第二，因为不能有效的存储电力商品，而供求实时平衡的要求却存在于电力消费中，这样就会有强烈的波动性会存在于电力价格中；第三，因为系统的故障、有限的输电容量、市场力的作用和较低的价格弹性，这样就会导致尖峰和跳跃的情况出现在电力价格中。

同时，气候和季节也会影响到电价，有着很强的周期性存在于其中，涵盖着年、季度、和每天的周期性。

针对有着多样性特点的这样一个顺序电价，不管是神经网络法，还是时间序列法，在预测的过程中都很难准确的进行，这也是当前电价有着较低准确度的原因所在。

因为有很大的差异存在于各个时段的电力需求中，这样一来，有着很大的差异就会存在于不同时段电价变化中。

就15点来讲，这个时段有较高的负荷，因此，就会有较高的电价，有较多的价格尖峰和跳跃，并且，电价波动的非常剧烈；相对24点，电价则相对平稳的进行变化。

基于BAPSO-SVM模型的短期电价预测

k 式中： m 为粒子群体规模； n 为粒子维数； v 为 k 第 k 次进化时粒子的速度； s 表示进化次数为 k 时粒
p2 为加速常数； rand1 ， rand2 是独子的空间位置； p1 ， 0， 1］立的介于［之间的随机数； w 是惯性系数； pbest 为粒子群个体的最优位置； gbest 为粒子群群体的最优位置。 2 BAPSO 算法思想蝙蝠算法的基本原理源自于蝙蝠具有的“回声定位” 能力。根据“回声定位 ” 这一特点提出由频率确定搜索范围的改进粒子群算法（ BAPSO ），基本思想是：假定种群中每个粒子具有回声定位能力，在粒子群进化过程中，每个粒子都可由自身具有的不同频率来进行定位，每个粒子始终保持向自己本身及其他粒子学习的状态，当粒子到达一个新位置时，通过脉冲发射率进行准确定位，从而提高粒子的局部搜索能力。改进的粒子群算法的优点在于具有很强的抗干扰性和较高的计算效率。在蝙蝠算法中，假设每个虚拟蝙蝠在位置 s i （待同时还具有不同的解参数）上有随机的飞行速度 v i ，频率 f i 、响度 A i 和脉冲发射率Ｒ i 。蝙蝠通过改变频
櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆－1 －1 vk = w vk + p1 rand1 （ pbest i － s k + 如何准确的预测电价是各市场参电力市场中， id id id ）与者关注的焦点
［1 ］－1 。电价本质上是一个时间序列， p2 rand2 （ gbest i － s k id ）［2 － 3 ］
（ 1）（ 2）
一般可采用时间序列法波理论的预测方法
［5 ］
、人工神经网络法

考虑风电并网的分时段短期电价预测

ｌａ，ｒｔｅｗｅｎｔｅｏｄａｄｏｎｃｅｉｄｐｗｒａｄｏｄａｉｂｔｅｈｌａｎｃｎｅｔｄｗｎｏｅｎｏｈｓｒａｌａｎｐｃａｉｐｔｆｔｅｅｒｌｅｗｒｉｉｔｉｌｃｅｒｇｒｅｓｎｕｓｏｈｎｕａｎｔｏｋｓｏｃｉｉ
２基于神经网络的电价预测理论
神经网络［是由处理单元组成的一种并行、１１１分布式信息处理结构，处理单元之间由单向信道相互
恰当的输入因素对电价进行预测。
连接。人工神经元是神经网络的基本计算单元，模拟了人脑中神经元的基本特征，般是多输入／一单输出的非线性单元，可以有一定的内部状态和阈值。
同排列为２个电价序列（为分时段电价序列，４称如
历史清算电价也是影响电价的主要因素。基于以上分析可知，系统的历史清算电价、并网风电量与负荷的比值和负荷是影响电价的主要
因素。故分别将负荷与历史清算电价，等效负荷与
历史清算电价，负荷、并网风电量与负荷的比值及பைடு நூலகம் 历史清算电价分别作为神经网络的输入因子对市场清算电价进行分时段预测。
果市场为半小时出清，则有４个电价序列）故笔者８，
对电价序列进行分时段处理，每一时段电价分别对
进行预测，以提高预测精度，所建立的电价预测模型是对２个时段分别进行建模预测。算例采用丹麦４
电力市场中的历史数据，比较了不同输入因素对应

电力市场环境下的短期电价混合预测模型

电力市场环境下的短期电价混合预测模型作者：陈慧玲来源：《科技经济市场》2015年第09期摘要：随着经济的不断发展，人们的生活水平越来越高，对电力的需求也越来越大，电力系统的运行逐渐走向市场化，短期电价混合预测在电力企业发展中起到重要的作用。

本文对电力市场环境下短期电价混合预测模式进行分析，探讨短期电价混合预测的方法。

关键词：电力市场；短期电价；混合预测随着电力市场化的发展，电价在电力市场中的位置越来越重要，受到了行业专家和电力企业的重视，国内外对电力市场环境下的短期电价混合预测进行了广泛的研究。

在电力市场环境下，根据数学的方法，满足相关数据准确度的要求，依据历史数据对电价进行合理的预测，这就是电力市场环境下的电价预算。

电价预算对电力市场中的电价核定具有重要的作用，可以为市场中的电价提供参考。

本文对电价预算的方法进行了研究。

1 电价预测的概述电价预测的特点和负荷预测类似，二者的预测结果都具有一定的周期性，但是，相对负荷预测而言，电价预测具有自己独特的特点，电价预测的波动趋势较长，在一个周期内，处在一个持续波动和变化的状态。

一般来说，用电市场中的电价受电力市场制度的影响，还受市场经济的影响，在这种情况下，电价预测就有一定的难度，在进行电价预测的时候就没办法使用传统的负荷预测的方法，例如，一元线性回归法、倍比法等，这些传统的方法都没办法对电价进行精准的预测。

综上所述，在进行电价预测的时候可以使用分类预测的方法，就是把电价划分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。

通常所说的电价预测都是市场统一的电价预测。

一般情况下认为区域统一的电价和边际电价是一致的。

因为电价预测的内容是不同的，所以可以把电价预测划分为空间电价预测和确定性电价预测。

空间电价预测是在数学统计和概率知识的基础上，对空间电价的合理波动范围进行确定，并在一个准确的时间里给出电价的平均值。

所以，空间电价预测属于长期的电价预测。

确定性电价预测主要是对短时间内的电价进行预测，预测结果是一个比较确定的值。

基于分形理论的短期电力市场预测法

基于分形理论的短期电力市场预测法通过对分形理论的深入研究, 针对传统相似日法的缺点，设计了一种新的短期电力市场预测法。

这种预测法利用电力负荷本身具有的分形特型，以历史数据的分维值为主，其他传统因素为辅选取相似日，利用时间序列分维算法对备选相似日数据进行处理，实现负荷预测。

标签：分形相似日短期电力市场预测短期电力市场预测是电网运行管理的重要工作，是科学安排电力系统备用容量，实现电力系统安全、优质、经济运行，优化配置利用资源，以及进行电力营销和市场交易的基础。

相似日法虽然应用广泛，但主要在相似日法的基础上，依靠预测人员的经验来完成次日的电力市场负荷需求预测，缺点为:首先，对相似日的选取依赖性较大，但是传统的方法是靠经验人工选取，这是相当不科学的；而相似日选出之后，也缺乏科学的数据处理方法来对相似日数据进行分析。

本文针对传统相似日法的缺点在分维理论的基础上对其进行了改进。

一、理论基础称集F是分型，即认为它有下面典型的性质:(1)F具有精细的结构，即有任意小比例的细节；(2)F是如此的不规则以致它的整体和局部都不能用传统的几何语言来描述;（3）F通常有某种自相似的形式，可能是近似的或是统计的;（4)一般F的分型维数（以某种方式定义）大于它的拓扑维数。

从拓扑维数来看，负荷曲线往往是一维的，而实际盒维数大于1。

同一地区不同月份的负荷分形维数相近，上下不超过3%，同一整体的部分与部分之间具有相似性；不同地区在相等时间范围内的分维也很接近，上下不超过1%，即整体与整体之间的相似是存在一定差异的相似，同一地区不同时间段的负荷分维相对稳定，但随着时间段的增大负荷分维数有增大的趋势。

市场的变化具有一定的规律性，并且这一规律基本不随观测尺度的变化而变化。

一般情况下，中等负荷网分维值比轻负荷网略大一些。

同时负荷波动越大，分维数越大。

另外，负荷变化的分维值也受到负荷调节效应的影响，负荷调节效应越强，负荷曲线的不规则程度越大，则其分维值越大。

分时段短期电价预测

分时段短期电价预测
张显;王锡凡;陈芳华;叶斌;陈皓勇
【期刊名称】《中国电机工程学报》
【年(卷),期】2005(25)15
【摘要】分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一,有利于电价的分析建模,从而提高预测精度,因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。

该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。

以小波分析和神经网络作为工具,对不同输入因素和不同预测方法下的电价预测精度进行了研究,并重点比较了基于分时段电价序列的预测方法和基于顺序电价序列的预测方法。

算例采用美国新英格兰电力市场历史数据,对其2002年第4季度的电价进行了连续预测。

与基于顺序电价序列的预测方法相比,分时段短期电价预测方法能够使平均相对百分比误差下降约3个百分点。

【总页数】6页(P1-6)
【关键词】电力市场;电价预测;分时段电价序列;顺序电价序列;小波分析;神经网络【作者】张显;王锡凡;陈芳华;叶斌;陈皓勇
【作者单位】西安交通大学电力工程系;安徽省电力设计院
【正文语种】中文
【中图分类】TM74
【相关文献】
1.考虑风电并网的分时段短期电价预测 [J], 唐兰兰;温步瀛;江岳文
2.基于分时段多模型的短期电价预测 [J], 胡峰;彭力
3.一种用于短期电价预测的分时段时间序列传递函数模型 [J], 陈友;王睍;李渝曾
4.浅谈分时段短期电价预测方法 [J], 席丹
5.基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的短期电价预测[J], 杨昭;张钢;赵俊杰;张灏;蔺奕存
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电力市场短期电价预测方法综述

电力市场短期电价预测方法综述摘要：随着电力系统的市场化运行，短期电价的准确预测发挥着越来越重要的作用。

文章阐述了电价的特点及预测的分类，对时间序列、人工神经网络和组合预测方法这三种常用的预测方法进行了评述，最后探讨了短期电价预测方法的进一步研究方向。

关键词：电力市场；短期电价；时间序列法；神经网络；组合预测随着近年来全球电力市场的蓬勃发展，电价作为电力市场中的基本要素，其核心地位受到人们越来越多的重视。

近年来国内外学者开始对电价预测进行了深入的研究，并提出不少行之有效的电价预测方法。

本文对目前常用的3种短期电价预测方法进行介绍，并展望该领域研究发展的前景。

1 电价的特点及其预测的分类1.1 电价的特点当前电力市场交易中，一天通常被分为24或48个时段，每个时段的电价被拍卖产生出24个或48个电价，这些离散的电价按时间先后排列就形成了电价的时间序列。

电价受负荷需求、输电阻塞、机组可用容量、社会经济形势、发电商市场力等因素影响，具有以下特点：①较强的波动性。

与负荷相比，电价的波动性要远远大于负荷。

按波动率的大小可将电力市场分为稳定市场、近似稳定市场和不稳定市场。

波动率高的市场电价比波动率低的市场电价要更难预测，结果难以保持在很高的精度。

②跳跃和尖峰特性。

电价趋势会展现出跳跃特性，出现零电价、负电价和价格尖峰。

电价跳跃的时间和高度在现有的预测方法中无法得到准确的预测。

③周期性。

与负荷相似，电价变化也呈现出较强的周期性，包括日周期、周周期和月周期。

研究表明，负荷的周期变化是电价预测必须考虑的一个重要因素。

④均值回复。

电价和一般商品一样，围绕在价值附近波动，具有均值回复特性；但不同时段的电价的均值是不同的，且方差会随时间的变化而变化，不恒为一个常数，也就是说电价具有异方差特性。

1.2 电价预测的分类按预测点的类型分，电价预测可分为市场统一出清电价预测、节点边际电价预测和区域边际电价预测。

一般情况下所说的电价预测均指市场统一出清电价的预测。

浅谈分时段短期电价预测方法

一
以认为在负荷中已经将气温因素融人到了其中，在考虑的时候，就不用单独的进行。
在对网络的输出进行决定中，（４）在只将电价输入进去，会有非常理在于电力价格中，电力的供求关系就会决定输入空间中，全局的逼近网络即想的预测精度，同负荷率和电价时的精度上其走向；第二，因为不能有效的存储电力商只存在少数的神经元。网络。和ＢＰ网络进行比较，径会保持一致，所以，当对电价带来影响的因品，而供求实时平衡的要求却存在于电力为常用的ＢＰ但是，能够快速素本身预测误差较大或者不是非常明确的消费中，这样就会有强烈的波动性会存在于向基网络有着很大的规模，
这样还会有非常优时候，在输入的时候，使用历史电价，这样电力价格中；第三，因为系统的故障、有限的令工作人员们去学习，的输电容量、市场力的作用和较低的价格弹越的函数逼近能力。径向基函数网络类似能够将更好的电价预测精度获取出来。性，这样就会导致尖峰和跳跃的情况出现于广义回归网络，特殊线层是其输出层的特（５）对不同的神经网络进行使用，对预规则性的径向基函数网络是其主要特测精度的影响上不会太大，在预测电价的在电力价格中。同时，气候和季节也会影响点，

基于电力交易平台大数据的多区域电价预测研究

基于电力交易平台大数据的多区域电价预测研究摘要：随着电力市场的发展，目前大部分电力交易实时服务都建立在电力交易平台上，以提升电力市场的可靠性和实效性。

实际上电力数据中心运营成本中的30%～50%是电费支出。

针对电力价格预测，虽然目前已经取得了一定进展，但是各个国家电力市场适用的预测模型和方法都不尽相同，导致仍然还没有通用的电力价格预测方法和模型。

这一方面是由于不同国家在地理位置、资源分布、电力生产、消费和政策上具有较大差异，另一方面是因为电力价格自身具有时间序列的性质，因此难以提出具有普适性的电力价格预测模型。

为此本文以我国电力市场为例，基于公开的电力大数据，使用机器学习的方法建立电价预测模型，对电价波动、变化趋势进行建模预测。

研究结果可为基于大数据技术的电力价格预测和建模提供参考。

关键词：电力交易平台；大数据；多区域电价预测引言电力价格是电力市场中较为重要的因素之一，是电力能源供需关系之间相互作用的结果。

同时电力市场中的电力价格还受到其他类型电力企业的影响，因而电力价格受到多种因素的影响。

电力市场中的电力价格对于资源重新分配，维护供应计划，降低财务风险，制定电力市场预算和计划都至关重要，因此对水电力市场中电力价格的预测模型研究具有非常重要的意义。

1电价预测算法通常利用回归类型的模型进行电力价格预测，本文采用机器学习的方式构建电价回归模型，以提高预测准确度、降低计算复杂度以及提供连续性电价预测结果，采用三种不同的机器学习算法同时对同一组数据集进行训练分析，以获得最佳算法，采用的算法如下。

（1）M5P算法。

基于M5P算法构建的预测模型中，M5P算法是一种基于QuinlanM5算法的重构算法，这种算法可将常规决策树与树中节点处的线性回归函数结合在一起，从而构建预测模型。

（2）决策树算法。

决策树模型由具有层次性的结构型规则表组成，是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

基于统计学方法的短期电价预测

基于统计学方法的短期电价预测发表时间：2019-07-16T14:10:54.310Z 来源：《电力设备》2019年第6期作者：梁尚荣[导读] 摘要：电力市场秉承着公平竞争，互惠互利的运作原则，通过利用各种技术、经济、法律等等其他各种各方面的途径，对电力系统中发、输、变、配、售电等各环节中的不同参与者进行管理、组织、规划与协调运行的一个体系，既是供电用电售电、电力系统稳定运行、负荷管理、通信和计算机系统的整体，也监管引导着电力工业的经济发展与技术创新。

(国网大同供电公司山西大同 037008)摘要：电力市场秉承着公平竞争，互惠互利的运作原则，通过利用各种技术、经济、法律等等其他各种各方面的途径，对电力系统中发、输、变、配、售电等各环节中的不同参与者进行管理、组织、规划与协调运行的一个体系，既是供电用电售电、电力系统稳定运行、负荷管理、通信和计算机系统的整体，也监管引导着电力工业的经济发展与技术创新。

关键字：电力；预测；系统1 电价的基础理论在电力市场化改革的进程中，西方经济学作为一门荟萃了前人智慧的学科，为其提供了坚实雄厚的科学基础，其中均衡价格理论正是电价的形成与制定的良好的基础理论依据。

在均衡价格理论中，价格由商品的卖方与卖方所共同作用而形成，在市场价格机制自发的调节作用中，买卖双方对价格都做出相应的影响，双方相互作用后最终达成的均衡，这就是均衡价格机制。

图1直观的描述了均衡价格理论的核心观点。

图1均衡价格示意图根据供给曲线（Supply Curve）所示，供给取决于生产者，当价格越高，就有越多的生产商原意提供商品，而价格越低，商家觉得无利可图便退出市场，则商品产量下降，表明商品价格与商品供给量的变化走势呈正相关；根据需求曲线（Demand Curve）所示，需求取决于消费者，当价格越高，消费者无力承担这种消费，则需求量减少，而价格越低，消费者经济能力能购买的商品数量就越多，则商品需求量上升，表明商品价格与商品消费量呈负相关。