毕业设计（论文）-电力市场电价预测.doc

xx大学课程设计 电力市场下的电价预测xx大学本科生毕业设计题目：电力市场下的电价预测学 院： 专 业：电气工程及其自动化指导老师： 学 生： 学 号： 日 期： 电力市场下的电价预测（电气工程及其自动化） 指导老师 xxx摘要：随着电力行业逐渐由垄断经营走向竞争，作为电力市场的核心因素即电价，相应地也发生了较大的变化。作为电力市场的参与者，其利益最终是通过电能的交易实现的，提前知道电价的信息，就可以在电力市场的交易中获得更大的利益，因此，电价预测，主要是指系统边际价格预测，就成为电力市场中首要解决的课题之一。典型的电价预测方法有倍比点对点预测、回归预测、灰色理论预测、神经元网络预测、模糊逻辑预测等。本次论文首先介绍了电力市场下电价产生的背景和研究电价的意义，阐述了电价预测的基本概念、原理、分类方法及意义。接着，通过对电价预测模型生成过程的介绍和建立电价预测模型的分析，提出了几种电价预测算法，举出一个实例，详细通过倍比点对点方法和回归法对第二天（即交易日）各交易时段的市场电价作出预测并滚动预测十日电价，最后对运用这两种方法分别产生的数据结果做出理论分析和比较，以达到掌握这两种方法的目的。 关键词：电力市场，电价预测，倍比点对点，回归法abstract: as the marketing of the electric power industry have changed from monopolizing managing into competitively, the electric price is taking a notable change, which be the core factor of electric power market. participators in electric power market have to get there benefit only through the electric exchange. so getting the electric price information in advance is a key reason for the maximum benefit in the electric power market business. electric price forecast, mainly for the system boundary, becomes the main point of the electric market research. the forecast models of electric price include grey forecast，regress forecast，flat forecast and so on. this paper introduces the price background of the electric market and the research signification, expounds electric price forecasts basic conception, principle, how to classify besides the signification. then, through the introduce and analyse towards the creating model process of the electric price forecast, comes up with several ways forecasted, arises an example, particularly forecast the every times electric price in coming day through flat forecast and regress forecast，including the forecast of following ten days price. at last, theory analysis and comparison about the statistic of the data from the forecast could bring up a clearly ways to understand the two methods mentioned above well.keywords: power market，price forecast，flat forecast，regress forecast摘要 1第一章 电力市场和电力的定价31.1电力市场概述31.1.1电力市场的定义及基本特征41.1.2电力市场的结构及特点41.1.3研究电力市场的重大意义51.2电力的定价51.2.1电价的概念51.2.2研究电价的意义及概况61.3本论文的任务6第二章 电价预测的原理和方法62.1电力市场中的预测问题62.1.1电力市场预测原理72.1.2电力市场下预测问题的分类82.2电价预测82.2.1电价预测的基本概念82.2.2电价预测的分类82.2.3电价预测的方法92.2.4电价预测的意义112.3电价预测的步骤11第三章 电价预测模块总体设计123.1总体框架123.2 电价预测模型的建立123.3几种电价预测算法概述13第四章 算例分析194.1算例简述194.2倍比点对点法的算例分析194.3回归法的算例分析324.3数据分析与比较374.4误差计算与比较39第五章 结论40参考文献41附录41致谢55第一章 电力市场和电力的定价1.1电力市场概述电力市场是电力交换的场所，其形成与电网紧密相关。随着发电厂不仅仅是解决投资者自身对电力的需求，而且社会上也存在电力需求的情况下，就会促进电网发展，通过电网这一媒介，实现发电商与用户之间以及发电商之间的电力交换。世界上电力市场已经存在了上百年的时间，我国电力市场业已存在了近百年。80年代以来特别是进入90年代，世界电力工业又开始了新一轮电力体制改革，其主要思路就是实行私有化和构筑竞争性电力市场。随着我国社会主义市场经济体制的逐步形成和完善，1998年国务院批准同意在上海、浙江、山东和东北三省开展“厂网分开、竞价上网”的改革试点，电力工业进行企业制度创新和构建有中国特色社会主义竞争性电力市场已经进入实践阶段。电力系统市场化是世界电力工业的发展方向。电力系统市场化意味着电力系统的更进一步开放，信息的更多交流个公布。电力市场是指电力商品流通领域中电能的交换及其交换关系的总和。电力市场的主体包括电力建设企业，电力生产企业 ，电网经营企业以及电力消费用户。电力市场的客体就是作为商品的电能，而电力市场的载体即为电网（包括输电网和配电网）。电力市场有别于其他商品市场最显著的特征就是电力商品产供销（发供用）瞬间同时完成。这个特征决定了电力市场较之其他商品市场就其运营难度以及技术、经济、体制、调节等因素的影响程度要广泛的多。电力市场无论其理论还是实践在我国尚处于雏形阶段，他既依赖于电力工业体制的改革，也有赖与政策、理论、技术很规则方面的准备，二者缺一不可。所谓电网商业化运营，就是在电力市场环境下，以价值规律为主导，在市场主体内引入竞争机制；以电价作为支点，通过竞争上网，优化调度，最终使得用户获得最大效益，并促进电力资源的合理配置。建立发电市场是电力行业从垄断型经营走向商业性市场经营的第一步，其特点是：放开发电侧，允许多种所有制形式电厂存在，具有独立法人资格的发电公司各自承担电厂经营风险，参与发电市场上网电的竞争。其目的是：实现电网调度的公平、公正、公开和发电企业之间的平等竞争，促进电力企业提高效率，加强管理，优化电力资源配置，在改革过程中逐步调整好电力企业与社会之间，电力企业之间的经济关系，以最终达到降低销售电价，使全社会收益的目的。总之电力市场建立的目的是降低电力成本，使供需两方共同收益，从而给电力工业带来竞争的活力，同时使其他工业也因此降低了用电成本而带来活力，所以电力市场可以增加整个国家产品的竞争力。1.1.1电力市场的定义及基本特征电力市场是采用法律、经济手段，本着公平竞争、自愿互利的原则，对电力系统中发电、输电、供电、用户等各成员组织协调运行的管理机制和执行系统的总和。电力市场的基本特征是开放性、竞争性、计划性和协调性、根据以上定义，电力市场首先是一种管理机制。这种机制与传统的行政命令的机制不同，是主要采用经济的手段进行管理。所以电力市场的基本原则是公平竞争、自愿互利。同时，电力市场还是体现这种管理机制的执行系统，包括贸易场所、计量系统、计算机系统、通信系统等。电力市场的基本特征是：开放性、竞争性、计划性和协调性。与传统的垄断的电力系统相比，电力市场具有开放性和竞争性。与普通的商品市场相比，电力市场具有计划性和协作性。电力系统是相互紧密联系的，任一成员的操作，均将对电力系统产生影响。所以要求电力市场中的电力生产、使用、交换具有计划性。同时由于电力系统要求随时做到供需平衡，所以要求电力市场中的供应者之间、供应者与用户之间相互协调。我国竞争性电力市场具有二个本质特征，一是国有经济要占控制地位，这是我国社会主义性质的特殊性所决定的；二是市场的竞争性，这是市场的共同性所决定的。我国电力市场的竞争性包括竞争、有序和开放三方面的内容，是三者的有机体，因而是竞争有序开放的电力市场。竞争是指有效竞争，是电力市场的各个主体按照共同的市场规则，无歧视地进行“三公”(即公开、公平、公正)竞争，也就是有序和开放的竞争。1.1.2电力市场的结构及特点电力市场的结构与电力生产过程各环节紧密相关，电力生产使用过程可以分为发电、输电、配电、用电，各环节统一垄断经营。因此，电力市场也相应可分为四个部分：（一）发电市场的建立，鼓励不同的投资商进入发电市场，互相竞争，参与发电市场的建设；（二）输电市场的建立，成立一个或几个电网公司，为发电厂和电力用户提供输电服务，同时促进输电网的建设；（三）配电市场的建立，成立一个或几个配电公司（相当于电力零售商），为用户提供电力陪送服务；（四）用电环节的完善，让客户根据一定的市场供需原则，选择相应的服务和消费。其特点是：一、电价是电力市场的杠杆和核心内容：电力市场要采用经济手段管理各成员，电价则是体现管理思想的工具，所以确定电价原则、计算贸易电价是电力市场的重要内容。二、用户：电力市场与传统的电力系统相比，提高了用户的地位。在传统的电力系统中，用户被视为被动的负荷；而在电力系统中，用户具有能动性。电力市场的成员，往往同时具有供应者和用户的双重身份。当某成员（例如某电力公司）有富裕的电能向其他电力公司传送时，它具有供应者的身份；而当它从其他电力公司购电时，又具有了用户的身份。1.1.3研究电力市场的重大意义一、建立电力市场是当前电力发展的需要。(1)省网间进行功率交换需要电力市场；(2)电厂产权多元化需要电力市场 ；(3)引进竞争，增加活力；(4)建立电力市场是吸引投资的有效手段；(5)建立电力市场可获得可观的经济效益。二、建立电力市场的运行机制必须理论先行。三、建立电力市场是历史发展的必然。1.2电力的定价1.2.1电价的概念电价是电力市场的支点,无论对供应电力的一方还是需求电力的一方,电价都是直接关系到各市场参与者的最直接和最敏感的因素。电价作为电力市场的指针能够自动引导资源的配置，它的导向力是直接和有力的。从发电商、输电商、配电商的角度来看出，电价从长远来说首先要能高过发电成本，影响发电成本的有以下一些因素：（） 发电所需的燃料费，在输电、配电过程中的损失费；（） 从事电力生产所需的人工费用的管理费用；（） 发电、输电、配电所需的维修费用，设备老化折旧的费用以及更新所需的费用；（） 随着负荷的不断增长，还要考虑发电、输电、配电所需的发展和还贷费用；除此之外，从理论上讲，电价还是一个变数，原因如下：（） 电价随负荷涨落而变化。负荷较高时燃料为增率升高，发电的成本较高，而且旋转备用容量的费用也加大，因此在一天小时的峰谷时电价差别是很大的；（） 电价随地点而变化。作为发电厂距离燃料产地越远燃料价越贵，因为有运输费用在里面，在同一个网内燃料费几乎能相差一倍。作为用户也随地点而不同，因为传输有损失，据电厂越远电价越高；（） 电价随可靠性变化。某些用户要求供电可靠性非常高，因此这种高质量的服务费就不能与一般用户相同。基于以上原因，理论上电厂的电价、用户的电价均是随时间、地点而变化的，因此有人提出了实时电价（spot price）的概念。实时电价是随时间变化的电价，这需要更精细的电价计算方法和更强的自动化技术系统来支持。出了实时电价以外，还有合同电价（long term contract），合同电价则可以在考虑各方面的优惠和对双方的限制的基础上签订合同电价。电价的制定原则应使电力市场的每一参与者的利益与电力市场的总体利益一致，而这一总体利益又应该符合社会利益。1.2.2研究电价的意义及概况市场所赖以运行的经济机制即市场机制，从某种意义上也可以说是价格机制。市场通过价格使各种市场要素来相互适应，相互制约，自行协调。因此价格研究在市场理论中占据着核心地位。通过研究电价在市场环境中的经济信号作用，从而指导、调节、控制电能生产与消费，达到电力市场优化资源配置，合理组织生产，平衡供需矛盾，提高社会经济效益的目的。电价在电力市场中的核心地位是同其具有的功能分不开的，电价的功能具体表现为:(1)电价不论是在一个政府定价的完全垄断的环境中，还是在一个充分竞争的市场环境中，财务核算是其最基本的功能。一方面电力生产服务部门依据电价获取收益，维持生产与再生产，另一方面用户根据电价决定用电，核算其用电成本。(2)电价在市场环境中起着引导生产与消费的经济信号作用。价格的变化引起各方之间的利益关系发生变化，进一步导致供需关系的改变，最终达到供需平衡。这里需要突出强调的是电价引导消费的负荷管理功能，正是电价的负荷管理功能将用户与电力系统更紧密的联系起来，为经济、高效地使用电能提供了有效的控制手段。(3)科学的电价形成机制，合理的电价体系，为电力工业开展公平竞争提供了条件。竞争机制具有强大的激励作用，既是动力，也是压力。企业在竞争中优胜劣汰。(4)电价通过市场机制完成从资源配置、组织生产到产品分配等一系列工作。合理的电价体系在满足市场参与者追求自身效益最大化的同时也实现了社会效益的最大化。(5)电价作为国家能源政策等一系列经济、政治政策的实现手段，在国民经济生活中起着重要作用。即使在自由的市场环境中也不排斥政府运用信贷、税收、许可证等手段干涉价格从而达到更高的政治目的。1.3本论文的任务了解电价的产生背景，学习几种对电力市场电价预测的方法，仔细理解其中两种电价预测方法的原理和理论，运用这两种方法针对同一算例分别进行具体分析，计算出待预测日电价数据，利用反映波动性的数字特征值计算预测结果，并比较相互优缺点。本文中选择的是基于倍比点对点方法和回归法的电价预测方法。第二章 电价预测的原理和方法2.1电力市场中的预测问题 电力系统预测问题并不是一个新出现的课题。自80年代以来许多学者就对此进行了大量的研究。根据电力系统的特点，电力系统的安全性一直是电力系统和电力市场管理者首要考虑的。为保证系统的安全，负荷预测工作的精度直接关系到能否进行正确的、合理的电力资源调度。传统的电力系统预测主要是针对电力系统的负荷。电力市场环境下，预测问题出现了新的研究内容。电力市场模式下，根据不同的电力市场模式，电力市场的市场清算价格，成交电量的形成规则也不相同。建立电力市场的目标正是为了打破垄断、引入公平竞争和改善经济效益，最终目标是实现社会资源的合理分配和社会效益（social welfare）最大化。在理想的电力市场中，市场结构和管理规则应该设计良好，引导市场进入一种充分竞争的状态，以实现社会效益的最大化，但在实际中电力市场并不是完全竞争的市场，这是由电力工业的特殊性所决定的，如有限数目的发电公司、大的投资规模（市场进入壁垒）、输电约束（在一定程度或范围上限制了某些大用户选择发电公司）和输电损耗（打击大用户远距离购电的积极性）。这些因素决定了在电力市场中，某些地区可能只有少数发电公司提供电力，这样发电公司可以通过策略性的投标来达到利润最大化的目标。在制定竞标策略时，对未来市场价格和交易量有越精确的预测和估计，制定的竞标策略就越容易达到预期的目标。另一方面，对于电力市场监管机构而言，为了系统正常稳定的运行，预防系统可能出现的以外，精确的预测未来的电力负荷和电力市场价格也至关重要。2.1.1电力市场预测原理电力市场预测原理是电力市场预测活动的认识论基础，它阐明了人们之所以能够运用各种预测方法对未来电力市场发展趋势做出估计的道理。在电力市场预测中所运用的预测原理主要有以下几种。a.可知性原理电力市场的发展规律是可以认识的，只要通过大量的电力市场社会实践，就会不断发现和掌握电力市场发展规律。在电力市场中，影响电力市场供求变化的因素多种多样(如国民经济整体发展水平和速度、国家产业和电价政策、居民收入和消费水平、消费观念和生活习惯、电器产品普及率、气象气候影响等)。一些偶然因素(如电网故障、突发的重大政治、社会和文化活动等)会使电力市场的需求变化或负荷变化脱离原有的轨迹但只要深入探索，是能够掌握被大量复杂现象所掩盖的规律性知识。b.系统性原理电力市场中的负荷需求是整个电力市场、整个国民经济环境中的一部分，电力市场不是孤立存在的,周围大环境对其发展趋势具有很大的外控力，因而可以借助国民经济gnp或gdp指数、国家能源发展计划、能源政策、人口增长趋势、电器产品普及率等有关因子，对未来电力市场需求进行预测。c.连续性原理电力市场的发展具有合乎规律的连续性，它的基本发展趋势会在一段时间内持续下去，不会突然变得面目全非。根据连续性原理，预测电力市场的未来，必须建立在了解电力市场的过去和现在的基础之上。d.类推原理根据客观事物之间存在着某种类似的结构和发展模式，可以从已知事物的结构和发展模式类推未来某个预测目标的结构和发展模式。e.因果性原理电力市场的各种现象之间存在着一定的因果关系，可以由已知的原因推测电力市场未来发展规律。当然，必须对电力市场发展有重要影响的因素进行调查研究，才能找出因果关系。2.1.2电力市场下预测问题的分类与传统的电力系统预测不同的是，引入电力市场之后，电力市场的电价不再是由传统的电力管制机构决定，而是由市场参与者的竞标产生。电价作为市场的重要因素，在调节市场行为方面有相当重要的作用。因此与传统的电力系统预测问题不同，电力市场下的预测问题分为：电价预测问题和电力负荷预测两类。由于影响市场电价的因素众多，电力市场电价预测相对于电力市场负荷预测也更为困难。同时电力负荷预测的研究也已经有了相当长的历史，无论是预测精度还是预测方法都有了长足的进步。所以电力市场下的电价预测是电力市场下预测问题的主要研究方向。2.2电价预测2.2.1电价预测的基本概念 随着电力行业逐渐由垄断经营走向竞争，作为电力市场的核心因素即电价，相应地也发生了较大的变化。电价随需求变化，电价变化也影响需求量，电价的调节机制作用将更加明显。作为电力市场的参与者，其利益最终是通过电能的交易实现的，提前知道电价的信息，就可以在电力市场的交易中获得更大的利益，因此，电价预测，主要是指系统边际价格预测，就成为电力市场中首要解决的课题之一。2.2.2电价预测的分类按时间划分，由于电价预测相对于负荷预测要难得多，所以其预测周期相对负荷预测要短，分为提前小时、提前天、提前周、提前月预测，以及季节趋势预测等等，更加长期的电价预测尚有较大的难度。按内容划分，有市场竞标电价、输电服务电价、辅助服务电价等预测。按特性划分，有每小时电价、最高电价、最低电价、平均电价等等电价性能指标的预测。按服务市场对象划分，电力市场模式下，市场的各个参与者对于预测系统的要求各不相同。根据市场参与者的角色不同，可以大致分为以下几类：发电方的电力公司，包括发电厂等生产电能的企业；购电方的电力公司，包括与终端用户交易的电力公司；电力市场管理机构，如各个市场的iso。其中第一类发电方的电力公司和第二类的购电方公司，对于市场电价和市场需求电量的预测精度要求高，对于各个小时的预测结果都很重视，精确的电价和电量预测是卖电方和购电方电力公司做出合理的竞标曲线的参考。第三类的电力市场管理机构则对每日的峰值电价和需求电量的预测要求高。因为电力市场的不正常波动主要是由于需求负荷的剧增和波动引起，而且主要表现为电力价格的飙升或者剧烈波动。因此，从服务对象来分，可以将预测问题分为点预测和趋势预测。2.2.3电价预测的方法电价预测的研究方法可以借鉴负荷预测的方法。但是，经典的预测方法大多是数理统计方法，这些方法在进行电价预测时的弱点在于：要求大量有较好分布规律和确定发展趋势的样本，计算工作量大，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，特别是电价数据本身具有非线性、规律性差的特点，因而需要有更为合适的预测方法。典型的电价预测方法有倍比点对点预测、回归预测、灰色理论预测、神经元网络预测、模糊逻辑预测等。电价预测选取的方法：利用负荷计算电价要经过一定的中转，可能会影响预测的精度。因此，直接预测电价更为有利。对电价进行预测，最为关键的是包括对电价组成的分析。电价预测对于电力市场下的电力企业来说非常重要的。专家们在对诸如传输线路的增加、发电量是否增加、以及区域间电能交换在很大程度上是由长期电价预测所决定的。对于发电厂来说，主要是预测系统边际电价（system marginal price,简称smp）.关于smp预测,尽管国内外有不少人对smp或者其他输电费用的建模、仿真进行了研究，取得了许多进展，但由于在电力市场下，电价的制定尚在讨论，对电价预测方面的讨论不是很多，往往受到负荷预测的束缚。目前对电价的预测，主要有两大类方法，其一是基于历史数据的数学处理的方法，例如时间序列法，另外就是仿真的方法。两种方法各有优缺点，首先说下仿真的方法。一、运行仿真的方法所谓仿真的方法，就是通过程序模拟整个系统的实际运行状况，预测的精确与否，取决于以下数据是否完全充分和详细：发电机参数的数据，包括发电机在不同发电量时的热效率，容量、检修方案、机组强迫停运率、环境因素、输电数据、运行和检修费用、最小开/停机时间、燃料价格、燃料约束、快速启动时间以及发电厂的所有权；输电数据，包括潮流数据、后备机组、线路输电功率、区域间的输电极限、电压和静态稳定极限等；水电机组数据，包括机组容量、所有权、可用容量、水库调度策略等；其他数据，包括负荷预测、负荷曲线、旋转备用、通货膨胀率以及紧急事故费用等；这里可以用下图来说明：无传输容量限制时的电价计算模拟仿真图 电网的各位置的上网电价（无约束）传输容量受限时的线路图 电网的各位置的上网电价（有约束）由以上的两组图可以看出，在线路传输容量有约束的情况下，各个发电厂的上网电价是不同的，但发电厂方要了解网络每条线路的状况是很困难的，尤其是在电网规模较大结构较为复杂的情况下。由此可以知道，仿真法尽管可以精确的预测出未来短期的电价，但在系统机组较多，接线较复杂的情况下，所需要得到数据非常多，而全部获取这些数据是不太现实的，况且，对于负荷对电价的响应，在目前阶段建立精确的数学模型较为困难。同时，只有竞争的电力市场中，同样也需要保证系统的安全，在电网不同的位置需要发出的电量是不同的，电价也必然会随着地理位置的不同而有所差别，因此发电厂之需要预测出当地的边际电价（local marginal price,简称lmp）即可。所以对于发电厂方来说，使用仿真法不太适合。二、数学分析的方法实际上，除了上面介绍的仿真法以外，其余的各种预测方法都是数学计算分析的方法。数学分析的方法较多，包括时间序列法、最小二乘拟和方法以及人工神经元方法、模糊推理方法以及灰色系统方法等，这些方法的特点就是事先设定一个数学模型，利用历史数据确定各个参数建立一个前向的曲线，然后再预测未来的数值。这种方法相对较为简单。尽管这些模型比较容易建立，但输入的变量的确定较为困难。2.2.4电价预测的意义 随着电力系统市场化的逐步深入，电力市场竟标成为电力交易的基础，电价直接影响到电力市场参与者的经济利益，谁能够更准确的预测电价，谁就能够在市场中占据主动。随着我国经济体制改革的深入，电力系统市场化也已成为必由之路，这与国际上电力工业解除政府管制（deregulation）引入竞争机制的改革浪潮相辉映。这一变革对电力工业的传统运行模式带来了深刻的影响。在新的模式下建立了区域性的统一电力交易市场，通过统一的竟标过程确定相互竞争的电力企业的发电量。我国目前已经有多个省份和地区，包括浙江、山东和上海等，开始了电力系统市场化运行的试点工作。 在这种新的模式下，由于市场的核心地位使企业的经营目标发生了转变。企业的生产量直接由电力市场的竟标决定，而电力价格也是由市场的供需平衡状况决定的。企业的利润直接由其自身和其他企业向市场提供的竟标曲线决定。对此，各企业需要在如下两个方面寻求平衡：适当提高投标价格，这可以得到更丰厚的利润，但也可能会失去发电权；适当降低投标价格，这可以有更大的机会赢得拍卖，然而利润会降低甚至变为负值。因此，企业的竟标成为新的模式下企业的重要活动之一，竟标策略的制定和调整关系着企业的直接效益，而市场价格的预测成为新模式下的核心工作之一。目前，电力系统的市场化是国际电力行业的关注焦点问题之一。但同时对于电价预测问题的研究才刚刚开始。因为神经网络在电力系统负荷预测方面已经有非常多的成功应用，所以可以使用神经网络负荷预测模型作为我们研究电力市场价格预测模型的参考。电力市场下的电价预测与负荷预测有许多相同的地方，但区别也是很明显的。电价是由市场的竟标决定的，而负荷主要还是由电力的消费能力决定。在市场不够完善的情况下，市场竟标受投机因素的影响，波动很大，缺乏明显的规律性；负荷则不会随着市场的变化而徒增或突降。因此，在电力市场条件下，负荷并不会像电价那样随着市场的竞争而出现大的波动。负荷的规律性比较明显，易于把握，因而预测的准确性比电价预测要高。尽管如此，由于电力工业规模庞大，如果能够取得有效的研究成果可以应用于实际系统，将会给电力工业带来巨大的经济效益，所能带来的利益将以百万、千万计算。2.3电价预测的步骤电力系统电价预测一般分为如下几个步骤：（1）确定预测目标。就是要在明确预测目的的前提下，规定预测对象的范围、内容和预测期限。一般而言，预测范围视研究问题所涉及的范围而定，编制全国电力规划，就要预测全国范围内的电力、电量需求量；编制大区网局或地方（省、地、县）电力局的发展规划，就要预测大区电网或地方电力局范围内的电力、电量需求量。预测的内容包括电力、电量、电力电价的地区分布，电力电价随时间的变化规律，以及电力电价曲线特征及电价曲线等，预测期限是指预测的时间长短，如短期、中期及长期预测。（2）基础资料的分析。在对大量的资料进行全面分析之后，选择其中有代表性的、真实程度和可用程度高的有关资料作为预测的基础资料。对资料中的异常数据进行分析，作出取舍或修正。（3）预测模型的选择。根据所确定的预测内容，对预测对象进行客观、详细的分析，根据历史数据的发展情况，并考虑本地区实际情况和资料的可利用程度，选择建立合理的数学模型。（4）模型参数辩识。预测模型一旦建立，即可根据实际数据求取模型的参数。（5）应用模型进行预测。根据求取的模型参数，应用该模型对未来时段的行为做出预测。（6）预测结果的评价。对多种方法的预测结果进行比较和综合分析，根据经验和常识判断预测结果是否合理，对结果进行适当修正，得到最终的预测结果。一般超短期预测误差不应超过1%，短期预测的误差不超过3%，中期电价误差允许5%，长期电价预测误差不超过15%。第三章 电价预测模块总体设计3.1总体框架电力系统电价预测通常分为超短期、短期、中期和长期电价预测四类。它们都是以历史电价数据为基础，但根据预测周期不同，所需历史电价数据的时间长度也不同。超短期电价预测，要求和实时系统相连，随时获取电价信息。因此，电力系统电价预测软件应该基于数据库开发，利用最新的网络与存储技术，实时获取电网电价数据，并能存储电网全部历史电价数据。3.2 电价预测模型的建立电力市场中的电价预测模块应当使用先进的java技术、多层体系结构、分布式计算模式以及采用电子商务理念。整个电价预测过程分为客户层、商务层、数据层的三层体系结构。（1）客户层。客户端完全采用浏览器模式，不安装任何涉及电价预测计算的程序。用户可以在浏览器下直接调用服务器端的应用程序，得到电价预测结果。（2）商务层。商务层根据用户的参数设置，在服务器端运行电价预测程序，将结果数据写入数据库，并将预测结果通过浏览器返还给客户端。（3）数据层。数据库服务器采用大型商用数据库oracle实现。软件功能：电力系统电价预测软件通常包括六类功能模块，可分别实现超短期、短期、中期和长期的电价预测、电价数据查询、电价数据分析、系统设置、电价数据报表打印、软件在线帮助等项功能，现分述如下：（1）电价预测。电价预测是从已知的用户需求和对比有影响的经济、气象等因素出发，探索用电电价与主要影响因素之间的内在联系和发展变化规律，对未来用电需求作出预先的预测，其实质是对电力市场需求的预测。即包括超短期电价预测、短期电价预测、中期电价预测、长期电价预测。（2）电价数据查询。根据预测周期不同，取自不同的历史电价数据库，可实现相应的电价查询功能，查询后可以用表格或图形两种方式显示。（3）系统设置。电价预测模块设置功能包括如下几个方面的内容：a提供对各预测量的选择，用户在浏览器下可以方便地设置预测内容。b允许用户建立一个或多个预测方案，便于分析比较，得到更为合理的结果。c实现数据预处理，包括历史数据修正、不良数据辩识等。d提示用户选定预测方法与模型，并对它们需要的参数值加以设定。e影响电价大小的各种因素有温度、湿度、雨、雾、重大社会活动等，应能让用户输入这些因素的实际值或预测值。f实现用户权限设置等其它功能。（4）电价数据分析。系统应对多种预测方法所得结果进行全面的误差分析，对预测结果作出评价，努力得到更加贴近反映电价发展变化的客观规律，所有误差分析结果保存于用户指定的信息文件中，供随时查阅。对于超短期和短期电价预测，需要进行近期同类型日电价的波动分析和上升速率分析，便于了解系统电价变化规律。而对于中期和长期电价预测，则需进行逐年或逐月的电价波动分析和上升速率分析。（5）电价数据报表打印。该功能模块提供电价预测结果、历史数据、统计分析等报表的打印。（6）在线帮助。提供软件运行的在线帮助，使用户尽快熟悉软件操作。3.3几种电价预测算法概述电价预测模型确定了之后，进一步应确定采取什么样的电价预测算法。多年来，国内外研究出了许多电价预测方法，例如，线性回归分析、时间序列、卡尔曼滤波法、人工神经网络、灰色系统、专家系统、小波变换等方法。这些方法从简单到复杂，目的都是尽可能准确地模拟电价变化规律，预测电价的未来发展趋势，而实际上电价变化是非线性的，它受到多种因素的影响，用任何一种方法都无法十分精确描述电价的变化规律，各种算法均有一定的适用场合，可以说没有一个算法适用于各种电价预测模型，而精度比其它算法都高。实用上可以采取试验比较法，即利用某一电网的历史数据来确定适合于该电网的最有效的算法，在精度一致的条件下，选择较简单的算法。多年来，各种可能的算法均在电价预测课题上试验过，现对目前实用的几种算法介绍如下。1回归分析法回归分析方法是研究变量与变量之间依存关系的一种数学方法。采用该种方法进行预测时，先要对预测对象（因变量）进行定性分析，确定影响其变化的一个或多个因素（自变量），然后通过预测对象和影响因素的多组观察值，建立回归预测模型。常用的回归预测模型分为线性与非线性两大类，其中线性回归又包括一元线性回归和多元线性回归；非线性回归也有一元非线性回归和多元非线性回归两种。在电力系统电价预测中，上述各类模型均有应用。（1）一元线性回归预测模型。该模型建立起电价y与时间t的一元线性关系，一般用在具有较平稳历史趋势的预测。 （3-1）其中，参数a、b由最小二乘法求解。给定历史电价序列（t）（t=1，2，n），最小二乘法是以误差平方和最小这一原理来估计参数a、b，设以q表示误差平方和，有 （3-2）要求q的最小值，可求解求解以上联立方程得到 按上式求得的参数a、b代入式(3-1)所建立的一元线性回归预测模型，具有最小的误差平方和。（2）多元线性回归预测模型。该模型建立起电价y与影响它的各种因素，如气候、人口等（x1，x2，xn）的多元线性关系，即 （3-3）给定m组观察值（yi，x1i，x2i，xni）（i=1,2,，m），代入上式，有m个方程，写成矩阵形式为 （3-4）式中b中的元素为待求的n+1个回归系数，可利用最小二乘法求得。（3）非线性指数趋势预测模型。该模型用于具有指数较快速增长历史趋势的预测。 （3-5）其中，参数a、b用最小二乘法求解。（4）非线性幂函数增长预测模型。该模型用于具有较慢增长或较慢下降历史趋势的预测。 （3-6）其中，参数a、b用最小二乘法求解。（5）非线性多项式预测模型。该模型用于具有抛物线历史趋势的预测。 （3-7）其中，参数a、b、c用最小二乘法求解。2平滑法平滑法本质上是一种序列分析法，其预测值是对历史数据平滑得到，包括指数平滑、倍比平滑等许多方法。下面介绍一种按逐时刻进行的倍比平滑法。在进行日预测时，一般取待预测日之前的若干天为历史样本，以待预测日为起点，以7天为周期，可对历史样本依顺序分出第一周期、第二周期、。第一周期中必有一个与待预测日相同类型的电价日，如同为星期一等。现在以同类型日作为优先顺序，对所有历史样本进行排序，即第一周期中与待预测日类型相同的电价日排在首位，第二周期中的同类型日排在第二位，依此类推；当同类型日排序完毕后，剩余的历史电价日按其离待预测日的远近进行排序，距离近的排在前面，形成电价序列d1、d2、dn。以n=14为例，只有两个周期，则d1为第一周期中的同类型日电价，d2为第二周期中的同类型日电价，第一周期中不同类型日的电价依次为d3、d4、d8，第二周期中不同类型日的电价依次为d9、d10、d14。此时，待预测日t时刻的电价可由下述步骤得到：（1）平滑。取第一及第二周期的不同类型日t时刻的电价值作平滑 （3-8）式中 1t、2t平滑值；平滑系数，一般0.20.6；l3t、l4t、l14t不同类型日t时刻的电价值。（2）倍比。设待预测日t时刻的电价为lt，则它可由下式求出 （3-9）式中：l1t为第一周期中同类型日t时刻的电价值。3.灰色系统法按照“黑箱子”概念，既含有已知的确切信息，又含有未知的、非确切信息的系统可定义为灰色系统。作为两个极端，称信息完全未知的系统为黑色系统，而称信息完全已知的系统为白色系统。显然，黑色、白色、灰色都是一种相对的概念，通常认为没有绝对的白色系统，因为任何系统总有未知的部分，同样，也没有绝对的黑色系统，因为既然一无所知，也就无从谈起系统的存在。灰色系统理论是认为未知不确定信息是灰数，用灰色数学来处理不确定量，同样能使不确定信息予以量化，通过灰色系统建模的具体数学方法，能运用时间序列数据来确定微分方程的参量。灰色预测不是把观测到的数据序列视为一个随机过程，而是看作随时间变化的灰色量或灰色过程，通过累加生成和累减生成逐步使灰色量白化，从而建立基于微分方程解的模型并作出预报。灰色系统预测模型适合描述系统趋势项发展变化，主要用于中长期电价预测或具有一般分布历史趋势的预测。一般意义上的灰色模型为gm（n，h），表示对h个变量建立n阶微分方程。作预测用的模型一般为gm（n，1），实际多采用gm（1，1）。gm（1，1）的建模原理如下：设x（0）为原始的已知数据序列由原始数据序列得到一次累加生成序列为设x(1)(i)满足一阶常微分方程为其解为将上式连续函数离散化，得 再对此累减逆运算还原，得到预测模型为 （3-10）其中，a、b可由最小二乘法求解；是对原始序列的拟合值（k=2，n），同时也是对未来的预测值（k=n+1，）。4.人工神经网络法人工神经网络是模仿生物脑结构和功能的一种信息处理系统。它是由大量的简单神经元组成的非线性系统，每个神经元的结构和功能都比较简单，而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络采用大规模并行结构，具有良好的自适应性、自组织性、容错性与较强的学习、记忆、联想、识别功能。在电力系统电价预测，应用最多的是带有隐层的前馈型神经网络，它通常有输入层，输出层和若干隐层组成，单隐层前馈型神经网络结构如图8-4所示。假如某一前馈型神经网络，有m层，每一层有若干神经元，第k层第j个神经元具有下列输入输出关系 （3-11）式中：为第k-1层第i个神经元到第k层第j个神经元的连接权重；为第k层第j个神经元的阈值；为第k层第j个神经元的传递函数，一般取（x）=1/（1+e-x）；nk为第k层神经元数目；m为总层数。利用（3-11）式可以求出网络总输入，与输出之间关系式。实际上，代表输入输出关系的有关信息主要分布在神经元之间的连接上，不同的连接强度反映不同的输入输出关系。多层感知器有趣的特征之一是它可以学习或训练，学习或训练的过程实质是给定输入和希望输出，不断地调整权重。在训练过程中，各权重都收敛到一确切值，以便每一输入向量都会产生一输出向量，调节权重所遵循的预定规则就是训练算法。对多层感知器，误差反传训练算法是目前最简单、最实用的一种，实质是一梯度算法。人工神经网络用于电力系统电价预测，属于时间序列预测范畴，假设已得到电价序列x（1），x（2），x（n），现在需要用其中m个观测值，预测n+1时刻的值（n+1）。利用多层感知器进行学习和预测的具体步骤为：1）首先把x（1），x（2），x（n）分成k组，每组有m+1个值，前m个值作为网络输入节点的输入，后一个作为输出节点的期望值，如表3-1所示。表3-1 m点输入与期望输出关系m点输入期望输出x（1），x（2），x（m）x（m+1）x（2），x（3），x（m+1）x（m+2）x（k），x（k+1），x（k+m-1）x（k+m）2）利用多层感知器学习算法，对网络的连接强度进行训练。3）利用收敛后的连接权重，并将x（n-m+1），x（n-m+2），x（n）作为网络输入，网络输出值即为预测值（n+1）。对于不同的预测目的，在组织训练样本上，一般有两种策略：一种是训练样本全部由过去的历史电价数据组成；另一种是训练样本由过去的历史电价数据和影响电价变化因素的历史记录组成，考虑了影响电价变化的因素。采用哪种策略，一般视具体情况而定，其目的都是取得有代表性的训练样本，通过学习，让神经网络形成记忆，具有了经验，再进行电价预测。5.综合模型法综合模型法的基本思想是利用多种方法的预测结果，确定一个综合预测模型及其预测结果。为对待预测日的电价进行预测，可使用多种方法，利用历史上第i日的前n天的数据，对第i日进行假定的预测，得到多种方法即q种方法对第i日的虚假预测结果为，其中：t=1，2，t；j=1，2，q。当i=0时，是第j种预测方法对待预测日的预测结果。则最终待预测日的预测结果是 （3-12）式中：w（j）为第j种方法在综合模型中的权重，只取决于方法的不同，w（j）须根据历史电价虚拟预测的误差来确定，即求解下述优化问题 （3-13）其中，lit为历史电价日的实际电价值。上述情况，是对各日、各时刻拟合误差同等对待的情况。类似于序列量