基于市场因子的灰色电价预测方法

基于市场因子的灰色电价预测方法目前电价预测的的方法主要是是神经网络法法、时间序列列法以及在此此基础上与其其他理论结合合的方法。这这些方法主要要是根据大量量的历史数据据，找出电价价序列的波动动规律，从而而建立预测模模型进行预测测。上述方法法均将历史电电价数据顺序序排列为单一一的电价序列列进行研究，但但是电力价格格具有变化多多样性的特点点，波动非常常复杂，无论论是时间序列列法还是人工工智能的神经经网络法均无无法准确预测测，这也是目目前电价预测测准确度较低低的原因。分时段电价序列列比顺序电价价序列的变化化特征单一，有有利于电价的的分析建模，从从而提高预测测精度。本文文正是对各时时段电价分别别进行预测，在在充分考虑历历史电价、负负荷等影响电电价变化因素素的前提下引引入了一种反反映电力市场场供需变化的的市场因子，并并以灰色系统统理论为工具具，对不同输输入因素的电电价预测精度度进行了研究究，构建了一一个高效实用用的电价预测测模型。1双序列灰色色预测模型灰色理论是19982年邓聚龙教教授提出的，它它是将原始时时间序列通过过处理以弱化化其波动性，使使时间序列比比较有规律，再再建立微分方方程模型。由由于电力价格格受到负荷、报报价商策略、时时段因素等诸诸多因素的影影响，其中一一些因素是确确定的，而另另外一些是不不确定的，故故可以把它看看作一个灰色色系统。双序列灰色预测测的建模步骤骤为：对2个灰时间序序列xi(kk)(i=1,22)作相应的一一次累加生成成处理，形成成新的序列2分时段电价价的双序列灰灰色预测方法法2.1电价序序列滤波处理理由于受诸多因素素的影响，电电价序列会存存在少量的尖尖峰数据，如如图1所示。为提提高预测精度度，本文首先先对各时段历历史电价数据据进行巴特沃沃兹低通滤波波。巴特沃兹兹滤波器具有有通带内最大大平坦的振幅幅特性，滤波波器的阶数，N越大，通带带和阻带的近近似性越好，过过渡带也越陡陡。为截止频频率。观察图图1可发现，经经过巴特沃兹兹低通滤波后后，电价序列列接近于平稳稳序列。2.2市场因因子在双序列灰色预预测中，输入入因素的选择择至关重要。本本文通过对Ontarrio电力市场的的电价数据和和负荷数据分分析发现，同同一时段内负负荷与电价的的相关性较弱弱，如表1所示。但是是同一天内电电价与负荷的的相关性却非非常强，而对对原始电价数数据的低通滤滤波预处理则则更加凸现了了它们之间的的相关性，如如表2所示。于是是我们就可以以用线性回归归方法近似得得到任意一天天内电价与负负荷的关系表表达式y=kkx+bb其中x为负荷，y为电价。系系数k表示负荷每每变化一个单单位时电价数数据的变化量量，我们将它它定义为市场场因子，它在在一定程度上上可以反映该该天的市场供供需关系，而而电力价格正正是由市场供供需关系决定定的，因此本本文将市场因因子k作为该天电电价的相关因因素引入双序序列灰色预测测模型。2.3预测误误差分析本文采用平均绝绝对误差率（MAPE）对预测结结果进行误差差分析。令V实际为实际际电价数据，V预测为预测测电价数据。这这样，误差率率PE=(VV预测-V实际)/V实际×100％绝对误差率APE=||PE|平均绝对误差率率MAPE=1/NSAAPEi3算例及分析析算例采用Onttario电力市场历历史数据对其其市场出清电电价进行短期期预测，需要要的数据包括括历史电价和和历史负荷。算算例根据该电电力市场2002年5月10日至2002年5月20日的历史数数据对2002年5月21日各时段电电价数据进行行预测。本文分别采用原原始电价序列列的灰色模型型、预处理后后电价序列的的灰色模型、电电价+负荷的灰色色模型以及电电价+市场因子的的灰色模型对对各时段电价价进行预测，表3显示了四种不同输入下的预测精度比较。从表3中我们可可以得到以下下结论：第一一，预处理后后电价序列灰灰色模型的平平均预测精度度比原始电价价序列灰色模模型的平均预预测精度提高高了接近5％，体现了了灰色预测算算法中预处理理操作的必要要性。第二，传传统的电价+负荷的灰色色模型的预测测精度比单序序列灰色模型型的预测精度度有大幅度下下降，另外在在电价预测时时也产生了部部分无效数据据，这主要是是由于在Ontarrio电力市场中中负荷并不是是电价的主要要影响因素，市市场中的市场场力、负荷拥拥堵都对电价价有着很大的的影响。第三三，本文采用用的电价+市场因子的的灰色模型的的预测精度达达到了91.7%，是四种模模型中预测精精度最高的，体体现了本方法法良好的预测测性能。图2显示了基于于预处理后电电价序列预测测的电价曲线线和基于电价价+市场因子预预测的电价曲曲线。从图中中可以看出，本本文采用的基基于电价+市场因子的的灰色模型的的预测电价更更接近于实际际电价。4结论本文首先将各时时段电价序列列进行巴特沃沃兹低通滤波波预处理，然然后根据历史史电价和历史史负荷信息提提取了反映电电价变化的一一种市场因子子，并将其引引入双序列灰灰色预测模型型，对未来电电价进行分时时段电价预测测。以Ontarrio电力市场对对本算法的验验证结果表明明，本文采用用的电价+市场因子的的双序列灰色色预测模型取取得了91.7%的预测精度度，比传统的的单序列预测测模型和电价价+负荷的双序序列预测模型型的预测精度度都有了明显显提高，说明明本方法在短