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电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 摘要 电力工业放松管制，引入竞争的市场机制，逐步建立电力市场来优化资源配 置是整个电力系统的发展趋势。电力市场中电价的确定是最本质、虽关健的部分， 如何合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营。 怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出市场清除电价具有十分重要的 意义。 电力系统的负荷是一个时间序列，电价也是一个时间序列，因此，从理论上 讲，凡是能用于负荷预测的方法都可以用于电价预测，如时间序列法、人工神经 网络法、小波变换法等。但是电价由于其多变、价格钉等固有的特点，使得电价 预测比负荷预测难得多，目前的电价预测方法都不尽如人意。 数据挖掘( d a t am i n i n g ，简称d m ) ，又称为数据库中的知识发现，是9 0 年 代中后期发展起来的人工智能分支。由于数据挖掘技术具有从大量数据中提取人 们感兴趣的潜在知识和信息的显著优点，故其一出现就在各个领域获得了广泛的 应用。本文主要使用数据挖掘中的一个重要技术一相似搜索来进行价格预测。 混沌理论己被证明是解决非线性问题的重要的，行之有效的理论方法。混沌 动力系统的奇异吸引子所具有的无穷自相似性使混沌理论和分形学自然紧密联 系。基于混沌理论的非线性时间序列分析跳出了传统的建立主观模型的局限，通 过时间序列的内在规律作出分析与预测。 本文在综合考虑影响电价的各种因素下，提出一种基于l y a p u n o v 指数的电 价短期预测方法，该方法简单、方便，能够较为准确的预测电力交易价格，预测 电力交易价格，而且还能检测出可能发生价格钉的数据点并对这些点作单独的处 理和预测。最后使用本方法对美国加州实际的系统清除价进行预测，收到了较好 的效果，表明了本方法的有效性。 关健词：电力市场电价预测价格钉混沌理论相似搜索非线性时间序列 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 a b s t r a c t w i t ht h e d e r e g u l a t i o n o fp o w e r i n d u s t r y a 1 1o v e rt h ew o r l d 。 e s t a b l i s h i n ge l e c t r i c i t ym a r k e t st oo p t i m i z ed i s t r i b u t i o no fr e s o u r c e s i st h et r e n do fp o w e ri n d u s t r y e 1 e c t r i c i t yp r f c ei s s u e sa r et h e k e y p r o b l e m si nt h em a r k e t sa n dh o wt op r i c et h es p e c i a lc o m m o d i t y e l e c t r i c i t y i se s s e n t i a lf o r t h es m o o t hm a r k e t o p e r a t i o n s ou s i n g t h er e l a t i v e h i s t o r i cd a t ai n p r e d i c t i n g t h ef u t u r e e l e c t r i c i t y p r i c ei sa v e r y m e a n i n g f u lw o r k b o t h p o w e rs y s t e m l o a da n d p r i c e a r et i m e s e r i e s t h e o r e t i c a l l y s p e a k i n g ，m e t h o d sa p p l i e dt of o r e c a s tl o a dc a nb eu s e dt of o r e c a s tp r i c e ， s u c ha st i m e s e r i e s a n a l y s i s ，a r t i f i c i a l n e u r on e t w o r ka n dw e v e l e t t r a n s f o r me t c b u t e l e c t r i c i t yp r i c ei sm o r ed i f f i c u l tt of o r e c a s tt h a n l o a db e c a u s eo fi t si n h e r e n tc h a r a c t e r i s t i c ss u c ha s v o l a t i l i t y d a t am i n i n go rk n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e si san e wa r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c eb r a n c hd e v e l o p e ds i n c e1 9 9 0 s s i n c ei th a st h ec a p a c i t yt o d i s t i i lc o n n o t a t i v ek n o w l e d g ea n di n f o r m a t i o nf r o ma b u n d a n td a t a ，d a t a m i n i n g h a sb e e n u s e d w i d e l y i nv a r i o u sf i e l d s o n eo ft h e i m p o r t a n t t e c h n i q u e so fd a t am i n i n g 一一s i m i l a r i t ys e a r c hi su s e di nt h i st h e s i s c h a o t i ct h e o r yh a sb e e np r o v e dt ob ea ni m p o r t a n ta n du s e f u l t h e o r y a l g o r i t h m t h en a t u r a lt i g h t l yc o n n e c t i o nb e t w e e nc h a o sa n df t a c t u r e i sd u e t ot h ei n f i n i t es i m i l a r i t i e so f s t r a n g ea t t r a c t o ro fc h a o t i cd y n a m i c s y s t e m n o n l i n e a rt i m es e r i e sa n a l y s i sb a s e do nc h a o t i c t h e o r y c r o s s t h r o u g h t r a d i t i o n a lf r a m eo fs u b j e c t i r em o d e l ，d r a wo u tp r e d i c t i o no nt h e i n n e rr u l e so fc h a o t i ct i m es e r i e sd a t a t h ist h e s i sa d v a n c e sas h o r t t e r mp r i c ef o r e c a s t i n gm e t h o db a s e do n l y a p u n o ve x p o n e n ta f t e rc o m p r e h e n s i v e l ya n a l y z e st h er e l a t i v ef a c t o r s a f f e rc o m p r e h e n s i v e l ya n a l y z e st h er e l a t i v ef a c t o r s t h em e t h o dc a nn o t - 1 1 - 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 o n l yf o r e c a s te l e c t r i c i t yp r i c ee x a c t y ，b u ta 1 s oe x a m i n ea n df o r e c a s t p r i c es p i k e ss u c c e s s f u l l y t e s t i n go nc a l i f o r n i a se l e c t r i c i t ym a r k e t p r o v e st h i sm e t h o d se f f e c t i v i t y k e y w o r d s ：e l e c t r i c i t ym a r k e t p r i c e f o r e c a s t i n g p r i c e s p i k e s c h a o t i ct h e o r y s i m i l a r i t ys e a r c hn o n l i n e a rt i m es e r i e s 1 l l ， 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名： 丕区毖 日期：? 咒f 年f 月，) 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：酗导师签名：_ 坠 日期：护砂年瑚 徊 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 第一章绪论 1 1 世界范围内的电力改革 电力工业关系国计民生，是重要的基础产业，产供销同时完成，规模效益显 著，具有区域垄断性经营的特点。同时，电力工业还是世界公认的公用事业，电 力企业必须为社会提供质优价廉的电力供应和公平优质服务。因此，世界各国长 期以来都对电力工业实行公共管制，普遍采用垄断经营和国有产权形式。随着世 界政治经济的不断发展变化，8 0 年代以来特别是进入9 0 年代，传统的电力工业 管理体制己经面临着严重的挑战： 一是世界经济全球化和自由化趋势加强，全球生产和消费行为趋同，促使各 国为实现本国经济的发展，不得不加大经济开放程度，逐步融入国际经济一体化 大循环中。在这种大背景下，各国电力市场的开放也是势在必行。 二是世界科学技术突飞猛进，知识经济初见端倪。人类社会经历了五千多年 的农业经济和三百年左右的工业经济时代后，现在正处于经济形态转换的阶段， 知识在2 1 世纪对经济发展将起决定作用已经成为全世界的共识。电力工业的控 制技术、信息技术等已经取得实质性突破，制约发、输、配、售环节分离的技术 “瓶颈”基本解决，为电力工业的市场化改革创造了物质技术基础。 三是私有化逐步再次成为各国政府的主流经济政策，特别是随着苏联和东欧 社会主义阵营的瓦解，推行私有化政策已经成为多数国家的政治意愿。如英国擞 切尔夫人在1 9 7 9 年执政后，就推行私有化经济政策，1 9 8 1 年英国宇航公司作为 第一家国有大型企业进行了私有化。1 9 8 9 年又通过电力法，开始推行电力工业 私有化改革锺女合各国改革实践，电力体制改革大都与各国实行私有化密切相关。 四是长期以来实行国有化和垄断经营，给各国经济的发展带来的弊端日益突 显出来，主要是：效率低下，服务意识淡薄，服务水平和质量普遍不高；电价不 断提高，影响了国家经济竞争力；国家财政负担加重，有的国家由此产生缺电局 面。因而，降低电价、提高服务质量和效率的改革压力日益强大。 正因为如此，从1 9 8 1 年智利首次进行电力体制改革起，发展到9 0 年代以来 己经形成了一种世界性潮流。英国、美国、澳大利亚、阿根廷、挪威、日本等国 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 家都相继进行了本国电力工业的改革，引入竞争机制，建立电力市场。 在世界电力工业改革浪潮的背景下，我国也放松了对电力工业的管制，逐步 建立起了适应有中国特色的社会主义市场经济的电力市场。 1 9 9 2 年1 1 月，华东电网调度自动化系统实用化验收会上，当时的电力部领 导提出，只有商业化的电网自动化才能真正引导我们走向市场经济。 1 9 9 3 年1 1 月，在中国第2 2 届电网调度运行会议上，电力部领导提出在电网 内部发电厂由于投资多元化形成产权多元化、利益主体多元化的格局，各电网利 益主体应以效益为中心搞好电网工作。 1 9 9 5 年1 2 月在全国电力工作会议上，电力部领导进一步指出，随着大量独 立法人的发电公司的出现，介于发电厂与用户之间的电网就成为电力交换的场 所，市场机制将成为电力运营的基本点。 1 9 9 8 年1 2 月2 4 日，国务院办公厅转发了国家经贸委关于深化电力工业体 制改革有关问题的意见，对推进厂网分开，引入竞争机制，建立规范有序的发 电市场提出了要求，确定选择了上海、浙江、山东、辽宁、吉林、黑龙江六省( 直 辖市) 进行厂网分开、竞价上网的试点。 2 0 0 2 年是中国电力工业发展史上的一个里程碑。3 月份，国务院批准了电 力体制改革方案，决定把原国家电力公司管理的电力资产按照发电和电网两类 业务分开，成立2 家电网公司、5 家发电集团公司和4 家辅业集团公司。1 2 月 2 9 日，这1 1 公司和电监会在北京同时挂牌，标志着中国电力工业改革初步完成。 国家电力体制改革领导小组组长、国家计委主任曾培炎说，中国如期完成了 今年的电力改革任务，这是电力行业发展的”里程碑”，也是经济社会生活中的 “一件大事”。这件事情的里程碑意义还不仅限于电力行业。近年来，中国为推 动经济结构调整、应对入世挑战，已经在改革垄断行业方面取得了显著进展。对 传统的垄断行业如电信、民航、铁路、黄金、烟草等都进行了大刀阔斧的改革， 充分显示了中国履行入世承诺，把垄断行业改革进行到底的决心。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 1 2 电力市场的基本概念 1 2 1 电力市场的定义 电力市场是电力的买方和卖方相互作用以决定其电价和电量的过程。更具体 的来讲，电力市场是采用经济等手段，本着公平竞争、自愿互利的原则，对电力 系统中发电、输电、配电、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。 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，主要采用市场的手段进行管理，从而达到资源优化配置的目的。所 阻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，包括交易场所、计量系统、计算机系统、通信系统等。 1 2 2 电力市场的目标 引入竞争机制、使电价形成机制合理化、优化资源配置、提供优质服务、促 进电力工业的可持续发展是电力市场化建设的总体目标。实施电力改革、建立竞 争性电力市场是一个复杂的过程，因为改革有多重目标，并且相互之问有矛盾。 这些复杂的目标包括： ( 1 ) 用户希望低电价、高服务质量和安全稳定供电。 ( 2 ) 电力公司希望公司获得发展和采用新技术。 ( 3 ) 政府希望实施全国性的能源政策和与经济发展相适应的电力工业可持续 发展方针。 ( 4 ) 环境保护组织希望减少污染。 ( 5 ) 燃料供应商希望保护其市场和投资。 电力改革必须使上述目标相互平衡，根据经济发展的不同阶段和电力发展的 不同水平，确立改革的主要目标和次要目标。 1 2 3 电力市场的基本特征 开放性、竞争性、网络性和协调性是电力市场的基本特征。与传统的垄断电 一3 - 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时问序列预钡4 技术进行电力市场短期电价预测 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 具有网络性和协调性。 1 2 4 电力市场的交易模式 当前世乔各国的市场交易模式大致分为两个基本类型： 联营( p 0 0 1 ) 模式：也叫总量市场化模型。它的一切电力交易必须在p o o l 内 进行，竞争在发电侧和供电侧分别展开。其最大的特点就是将电网看作电能交易 中心，所有发电商和用户与电网运营中心发生经济关系。英国、智利、阿根廷等 国以及美国p j h 电力市场、澳大利亚v i c t o r i a 电力市场都属于这一类市场模式。 双边交易模式( b i l a t e r a lt r a d e sm o d e l ) ：也叫非管制型电力联营体模型或 净量市场化模型。其最大特点就是交易双方为发电商与最终电力用户或者双方各 自的代理或中介机构。与p o o l 模式相比，该模式下的竞争更加充分。美国加州 电力市场以及北欧电力市场、新西兰等国的电力市场就是属于这种模式。 还有从这两个基木模式派生出来的混合模式( p + b 模式) 和多边交易模式。 i 2 5 电力市场的类型 电力市场按交易的商品来分可以分为以下三类： 能量市场：交易的是有功电量，是各类电力市场中最基本的一个市场。 辅助服务市场：交易的是无功或者其他的一些保证电能质量所必须的服 务。 输电市场：交易的是输电网络的输电权。 电力市场按交易的时间来分可以分为以下两类： 提前交易市场：包括小时市场和日前市场以及长期交易合同。 实时平衡市场：为保证电力系统发电出力和负荷实时平衡而设立的电力 交易市场。 上述的各种市场都不是独立的，而是相互影响、相互作用的。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 1 2 6 电力市场的运行 电力市场的运营可以参见图1 1 。其中i s o ( i n d e p e n d e n ts y s t e mo p e r a t o r ) 称为独立系统操作员，主要负责电网的安全调度和安排发电计划等，是电力市场 中的一个核心部门。从图中可以看到：各个发电商根据自己收集到的信息对未来 的市场进行预测后通过市场上报自己的竟价曲线，i s o 根据全网发电商的报价情 况和负荷情况以及一定的调度算法安排电网运行计划，各个发电商根据i s o 下达 的计划运行。 电子科技大学硕士学位论文：利用泡沌时间序列预期4 技术进行电力市场短期电价预测 图l l 电力市场的运行 ( s c u c 一安全限制下的机组组合p b u c 一基于价格的机组组合) 1 3 电力市场中电价的核心作用 电价是电力市场的支点，无论对供应电力的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 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 针能够自动引导资源的配置，它的导向力是直接和有力的。 电价对电力商品的生产、供应和消费各方面都有很重要的作用，是电力企业 获取资金维持简单再生产或扩大再生产的手段。由市场决定电价，可以促进电价 在商品交换中趋于合理，能正确地反映电力在生产和流通过程中的实际价值，调 整电力的供求关系，提高电力企业的经济效益，调动各方面投资办电的积极性， 促进电力企业的健康发展。具体说来，可以起到如下作用： ( 1 ) 能吸引社会资金向电力工业流动，促进电力工业的发展。这对于象我国 这种发展中国家，电力建设普遍比较落后的条件下有重要意义。 ( 2 ) 能使电能生产结构更合理。可以避免重复投资，充分开发和利用各种再 生能源和新能源，降低电力成本，节约资源。 ( 3 ) 增强企业活力、加快电力工业的发展。由市场决定电价，能促进电力企 业之间的竞争，促使电力企业不断提高自我积累、自我改造、自我发展的能力。 ( 4 ) 促进节约用电。由市场决定电价，可促使电力消费者采用调荷节电措施， 自动地削峰填谷，使电力消费结构趋于合理，减少浪费。 电价制定的基本原则是：成本补偿原则，电价能够补偿合理的成本支出；合 理的报酬原则，电价能够使股东有合理的回报；公平负担原则，用户负担的电价 应该是成本加利润，尽量避免交叉补贴。 1 4 电价预测的意义 如前一节所述，电价是整个电力市场的杠杆和支点，在整个电力市场中发挥 着核心的作用。电力价格形成机制是否合理、电力价格体系结构是否健全关系到 整个电力市场是否能够健康、平稳地运行。可以说，电力市场化改革是否成功在 很大程度上取决于电价改革是否成功。 电价不仅仅是整个电力市场的指挥棒，而且对于每一个市场参与者来说，也 是最为重要的。因为在电力市场中，各个参与者之间发生的交易和关系都是以电 价为基础的，所以如果市场参与者能够事先较为准确地预测到电力价格，那么他 就在激烈的市场竞争中处于有利地位，能够谋取更多的利益。 对发电商来说，可以利用电价预测制定报价策略、优化报价，以期能够中标 和获得最大的利润。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序到预测技术进行电力市场短期电价预测 对电力用户来说，可以利用电价预测制定合理的用电计划，比如可以将电价 较高时段的负荷转移到电价较低的时段( 如果允许的话) ，这样可以降低生产成 本，增加产品的竞争力和获得更多的利润。 对系统调度员来说，可以利用电价预测进行安全经济的系统调度，确保电力 市场的正常运行。 对于电力投资者来说，可以利用长期电价预测辅助投资决策，以减少投资风 险。电力市场的长期电价预测对于引导投资，自发的配置市场资源以达到电力供 求基本平衡，各项服务满足要求的目标。随着电力市场改革的进一步发展，电价 将不得不进行逐层的分析，从发电成本，过网服务，无功服务，调度及系统服务， 网损分摊等等，而影响这其中每一部分的费用都是不同性质的。对这些部分价格 的预测有助于自发的，高效的完善对这些层次设施的投入和服务的完善。 由上述可见，无论是短期电价预测还是长期电价预测都有着重要的意义。本 文所研究的主要是短期电价预测。 1 5 本文组织结构 第一章主要介绍了世界和我国电力工业改革的基本情况，电力市场的一些 基本概念，指出电价在整个电力市场中的核心作用以及进行电价预测的意义。 第二章主要介绍了电价的形成、特点、影响电价的因素，电价预测的一些 基本概念，电价预测的难点。 第三章主要介绍了本文所采用的预测方法一数据挖掘的基本概念和基本理 论，相似搜索的基本概念、在时间序列中的应用及其混沌时间序列应用背景。 第四章简单介绍混沌理论与分形学，f t a k e n s 的相空间重构理论，使时间 序列和混沌动力系统联系起来。 第五章详细地介绍了本文使用的预测方法，并以美国加州电力市场的数据 为挖掘对象，利用基于l y a p u n o v 指数的预测方法进行了电价预测，并对预测结 果进行分析和评价。 第六章详细地介绍了利用概率和非线性回归技术对电价预测的难点一“价 格钉”的检测和预测进行了较为详细的专门讨论。 第七章是本文的总结。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时问序列预测技术进行电力市场短期电价预测 第二章电价和电价预测 2 1 电价的形成及其特点 2 1 1 电价的形成 2 1 1 1 电力的商品特征 电力作为商品，既有它的一般商品属性，又有它的特殊性。作为一般商品属 性，电力在市场交易中，必然与其他商品一样，要服从价值规律，按照等价交换 的原则，公平、公正地进行。 电力与一般商品的不同之处在于：首先电力行业是公用性服务行业，中断供 电或供给不足会绘国民经济和广大用户造成巨大的损失，因此，实行电力市场化， 必须以安全、可靠供电为前提，除保持电力供需平衡外，还必须留有足够的发电 备用容量。其次，电力的发、输、配、用同时进行，这就需要信息反馈迅速，市 场预测准确，电网调度统一。再者，电力是看不见、摸不着的商品，不能象其他 有形商品一样，买主可以一边观察商品，一边向卖主讨价还价，现买现卖。这就 要求电力的交易具有提前性，要求电力市场的情报公开，透明度高，对所有的买 者和卖者真正做到公平、公正、公开。 2 1 1 2 1 t ! 力统一清除价的形成 在市场的情况下，商品的价格是由该商品的供需双方共同决定的。一般来说， 商品的供应者随着商品价格的上升愿意多供应产品( 供应曲线) ，而消费者恰好相 反，商品的价格越低，他们就愿意购买更多的产品( 需求曲线) 。供应曲线和需求 曲线的交点也就是商品的市场价格。 如图2 一l 所示。 曲f l 喾 始 图2 1 商品价格的形成 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 电力作为种特殊的商品，其价格在不同的时间、不同的地点都是不同的。 电价结算种类繁多，有统一清除价、节点电价等。目前世界上很多电力市场采用 的都是统一清除价，如美国加州的电力市场。本文研究的也是如何预测该价格。 统一清除价的形成过程和上述的一般商品的形成过程是相似的。首先，由各个发 电商上报自己的供应曲线，各个用户上报自己的需求曲线，然后，再由i s o 将各 个发电商的供应曲线合成系统总的供应曲线，将各个用户的需求曲线合成系统总 的需求曲线，最后，总供应曲线和总需求曲线的交点就是无系统约束情况下的系 统的统一清除价。 典型的系统供应曲线如图2 2 艘线2 所示。典型的系统需求曲线如图2 2 曲线1 所示。图2 - - 3 是系统供应曲线的合成过程示意，系统需求曲线的合成与 此类似。 1 1 0 t 图2 - - 21 9 9 9 年7 月1 日上午1 0 时美国加州电力市场总的供应曲线和总的需求曲线 图中曲线l 为总需求曲线曲线2 为总供应曲线 杵 k j ：k t 如 图2 3 系统总的供应曲线合成示意图 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预剽技术进行电力市场短期电价预测 2 1 2 影响电价的因素 电力价格的高低，受到多种因素的制约和影响，主要有以下几个方面： ( 1 ) 电力的成本电力的成本可以分为电力生产成本、电力输送成本和电力交 易成本三部分。具体的说，它包括发电所需的燃料费；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和管理费用；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。 ( 2 ) 市场供求情况市场供求关系的变动，直接影响产品价格的波动，这是市 场价值规律的必然。在电力市场中，电价的高低主要取决于系统的总需求。当系 统的总需求增加时，电价便会升高；否则降低。电力市场中用电方和供电方处于 平等双向交流的地位。用户的负荷曲线和用电量决定着各时段的电价；反过来， 供电方公布了各时段的预测电价，用户又会有所响应，主要反映在用电时间安排 和负荷曲线上。因此，电价既是电力生产者与电力消费者之间最重要的交流信息， 又是调节供需平衡的经济杠杆。 此外，电力市场体制结构、社会经济形势和市场参与者的市场力都会影响电 力商品的价格。 2 1 3 电价的特点 电价除遵循一般商品价值规律外，由于电能生产的特殊性，电价还具有以下 特点： ( 1 ) 地区差异性各地区的电源结构不同，水电受丰水、平水、枯水年和季节 性的影响；火电受燃料价格、运输距离的影响；核电受技术条件和投资规模的影 响。使得各地区电力成本有较大差异，从而各地区电价不同。 ( 2 ) 受一次能源价格的影响较大我国火力发电厂的燃料成本占发电成本的 7 0 左右，燃料价格的波动，对电价的影响极大。 ( 3 ) 有时间差异一年的不同季节和每天的不同时段，电价相差很大。 ( 4 ) 必须要有相对的稳定性。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序歹预测技术进行电力市场短期电价预测 2 2 电价预测的基本概念 2 2 1 什么是电价预测 在电力系统中，负荷预测是大家较为熟悉的工作，而电价预测则是市场化以 后才出现的新的研究方向，相对负荷预测来说就比较陌生，研究得也比较少。电 价在电力市场化之前是由政府主管部门指导定价的，不存在预测不预测的问题。 在电力市场化后，电力是以商品的形式出现的，它可以像普通商品那样在电力市 场上买卖，其价格应该由市场来决定。由于市场的多变性，电力商品的价格也随 时都随供需状况不同在发生变化。另一方面，事先知道电力交易价格有重要意义， 它可以使系统调度人员更好的安排系统的运行计划，可以使发电商制定合理的投 标策略，可以使电力用户更经济地安排生产，以降低成本。综合以上两个方面， 有必要对电价预测做深入的研究。 所谓的电价预测就是在一些已知信息的基础上，利用数学工具对未来电力市 场中的电力交易价格进行预测。预测的对象可以是系统的统一清除价、各个地区 清除价、各条母线清除价以及微增边际价格。通常是预测系统的统清除价，在 系统不发生阻塞的情况下，各个地区的清除价和系统清除价是相同的。 2 2 2 电价预测的分类 根据不同的分类标准，电价预测有不同的分类方法。可以根据预测时间的长 短、预测点的类型以及预测主体类型来进行分类。 根据预测时间的长短，可以将电价预测分为：短期电价预测和长期电价预测。 短期电价预测主要是用来帮助发电商制定报价策略，准确的短期电价预测有 助于减少由对售电收入估计的偏差所带来的风险，可以提供更好的风险管理。长 期的电价预测通常用来进行系统投资和规划，比如用来决定欲建电站的位置等。 不论是短期的还是长期的电价预测，预测结果越准确就越能使电力公司等市场参 与者在竞争且多变的环境下做出更加明智的商业决策。 根据预测点的类型，可以将电价预测分为系统市场清除价( m a r k e tc l e a r i n g p r i c e ，m c p ) 预测、地区市场清除价( z o n a lm a r k e tc l e a r i n gp r i c e ，z m c p ) 预测、 电予科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 母线边际价格( l o c a t i o n a lm a r g i n a lp r i c e ，l m p ) 预测。 根据预测主体类型，可以将电价预测分为i s o 进行的电价预测和发电商等进 行的电价预测。i s o 进行的电价预测实际上并不是真正意义上的电价预测，因为 它可以从各个供应商和用户的报价曲线中计算出电力交易价格来。发电商等的电 价预测是基于市场上公开的数据和自身的信息而进行的预测，他们根据预测结果 就可以制定合理的报价策略，以及是否能使用市场力，以获取更多的利润。 2 2 3 电价预测的方法 电价预测和负荷预测类似，因此从理论上讲，凡是能用于负荷预测的方法都 可以用于电价预测。负荷预测的方法目前有很多，如趋势外推法、回归模型法、 时间序列法、人工神经网络法、灰色预测法、小波变换法等方法，以及它们的各 种组合方法。但是电价预测毕竟不同于负荷预测，相比之下，电价预测要困难得 多。而在这方面的研究是在电力市场化以后才开始的，还很不充分。 在已经提出来的电价预测方法中，有的太复杂而近于不能应用，如模拟模型， 有的又过于简单而不能得出足够准确的预测结果而失去了实用意义，如使用启发 式逻辑的时间序列分析方法。近年来，人工神经网络由于其良好的非线性映射功 能而发展迅速，被广泛地应用到各个工程领域。到2 0 0 1 年为止，公开报道的最 小误差，电价预测是1 0 左右，而负荷预 匦4 是3 左右。虽然电价预测的精度差很 多，但是人们对电价预测的要求并没有像负荷预测那么严格。 本文拟采用数据挖掘的新方法来进行电价预测。美国加州电力市场的算例表 明了本文所提的方法是有效的，其预测精度有了较大的提高。 2 2 4 电价预测的难点 通过对美国加州电价数据的电价数据分析，以及从己经发表的文献来看，电 价预测主要有以下两个难点。 难点之一：电价多变 影响电价的因素很多，如燃料价格、系统的运行方式、是否有阻塞发生等等 都会影响到电价，而这些因素又时时刻刻都在发生变化，在电价预测模型中很难 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 考虑如此众多变化的因素，只能“抓主放次”。再者，由于发电市场是一个 寡头垄断型市场，发电商对市场价格的控制力很大，有的可以单独行使市场力， 还有的可能几家发电商心照不宣的“共谋”( 明目张胆的合谋是要受惩罚的) 共同 行使市场力，操纵电力价格，从而扭曲电价的本来面目，使得预测难度大为增加。 难点之二：价格钉的预测 电力系统的负荷一般比较平稳，相比之下，电价就变化剧烈得多了，特别是 有的时候电价会急剧上升和下降，从电价时间序列图上看，好像是突然“冒”出 来的“钉”或者是“刺”，故称为价格钉( p r i c es p i k e s ) 。对这种价格钉的预测 是很困难的，如果不专门处理这些价格钉，则预测精度会明显的降低。 图2 4 是美国加州电力市场1 9 9 9 年8 月份的统一清除电价时间序列，纵坐 标是每m w h 电能的价格，横坐标是时间坐标，每小时一个点。从图上可以清楚地 看到，电价在8 月份的2 4 、2 5 、2 6 、2 7 日的某些时段急剧上升，其形状很像“刺” 或者“钉子”。 图2 41 9 9 9 年8 月份美国加州电力市场的统一清除价时间序列 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 第三章数据挖掘及相似搜索 3 1 数据挖掘的基本概念 3 1 1 数据挖掘的定义 数据挖掘( d a t am i n i n g ) 又称为数据库中的知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e r y i nd a t a b a s e s ，简称k n ) ) 。1 9 9 5 年在加拿大召开了第一届知识发现及数据挖掘 国际学术会议以后，数据挖掘开始流行。u f a y y a d 等人给出了k d d 的定义： k n o w l e d g e d i s c o v e r y i nd a t a b a s e si st h en o n t r i v i a l p r o c e s so f i d e n t i f y i n g v a l i d ， n o v e l ，p o t e n t i a l l y u s e f u l ，a n d u l t i m a t e l y u n d e r s t a n d a b lep a t t e r n sf r o mh u g ev o l u m eo fd a t a 即：数据库中的知识发现是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、 最终可理解的模式的非平凡过程。 简言之，数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支 持过程。作为一个学术领域，数据挖掘从理论上和技术上继承了知识发现领域的 成果，同时又有着独特的内涵，数据挖掘更着眼于设计高效的算法以达到从巨量 数据中发现知识的目的。数据挖掘是- - f 交叉性学科，涉及到人工智能、数据库、 统计学、机器学习、信息检索、数据可视化、高性能计算等多个领域。 3 1 2 数据挖掘的功毹 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出事先的、基于知识的决策。数据挖 掘的目标是从数据库中发现隐含的知识( 或模式) 。模式有很多种，大致可分为两 大类：预测型( p r e d i c t i v e ) 模式和描述型( d e s c r i p t i v e ) 模式。 预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模 式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。描述型模式是对数据中存在的规则 做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。 在实际应用中，往往根据模式的实际作用可以将数据挖掘功能细分为以下几 种： 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 概念描述、关联规则挖掘、分类规则挖掘、聚类规则挖掘、序列模式挖掘、 相似时间序列挖掘、以及其它，如回归模式挖掘、趋势分析、异常值分析等。 相似时间序列挖掘是数据挖掘中的一个极其重要内容。 3 1 3 数据挖掘的分类 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法。 按数据挖掘的对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态 数据库、多媒体数据库以及w 州w e b 等。 按采用的方法，可粗分为：机器学习法、统计法、神经网络法和数据库法。 按数据挖掘任务分，可分为两大类：描述( d e s c r i p t i v e ) 和预测 ( p r e d i c t i v e ) 。描述任务以简练的、概括的方式描述数据集，表现出人们对数据 的感兴趣的一般特性：预测任务则对当前现有数据进行分析与推理，构造一个模 型或模型集，以对新的数据集的行为进行预测。 3 1 4 数据挖掘的过程 我们知道，数据挖掘是一个过程，它从大量数据中抽取出有价值的信息或知 识。由于每一种数据挖掘技术方法( 算法及技术要求) 都有其自身的特点和实现步 骤且数据挖掘与具体应用问题的密切相关性，因此，成功应用数据挖掘技术以达 到目标的过程本身就是一件很复杂的事情。一般，数据挖掘项目要经历的过程 可以用如图3 1 所示。 由图可以看出，数据挖掘发现知识的过程并不是一次完成的，而是一个循环、 重复的非线性过程，每一步骤都可能会有反复。具体步骤包括： ( 1 ) 知识准备及需求分析：针对应用领域的特征，充分分析和理解相应领域 的 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 幽3 1 数据挖掘过程 专业知识，并将知识加入数据库中，分析业务需求，确定挖掘目标。 ( 2 ) 数据选择和提取：当数据量巨大或数据类型特别复杂时，需要选取用于 数据挖掘的最佳有效子集，以便提高数据挖掘的效率和结果的正确性。 ( 3 ) 数据净化和预处理：主要包括去噪、补缺、无效数据过滤、归类等，以 保证数据的正确性、完整性和一致性。 ( 4 ) 数据转换：根据数据挖掘的目标、功能类型和算法，对数据进行数学或 逻辑处理，采用降维或变换方法将数据映射到易于求解的特征空间，尽可能减少 变量数量。 ( 5 ) 数据挖掘：利用净化并转换好的数据按所选择的算法实施挖掘，发现感 兴趣的模式。 ( 6 ) 结果评价与解释：对数据挖掘的模式进行评价，去除无用或冗余模式。 如果输出模式不易理解，还须利用解释机制将输出模式转换成用户能够理解的知 识。 ( 7 ) 知识呈现：将挖掘结果以方便灵活、简明直观的表达方式( 如可视化) 提 交给用户。 3 1 5 数据挖掘在电力系统中的应用 随着电力系统中数字化技术的广泛应用，为了保证在市场经济环境下系统能 安全、可靠运行，各种管理信息系统( m i s ) 、地理信息系统( g i s ) 、电力市场所需 】7 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 的开放访问同时信息系统( o a s i s ) 以及电网运行的实时一信息系统等在电力系统 中的广泛应用，产生了大量的数据，用传统的统计分析手段已难以满足要求，若 需要发现更深层次的规律，并保证系统运行的经济性、安全性、可靠性，还必须 提供更快、更有效的决策支持。而专家系统靠人工获取知识这“瓶颈”问题， 在与日俱增的数据洪流面前显得更加无能。但恰恰是这些数据从各方面、各层次、 各环节详细和深入地描述了系统本身在各种条件和情况下的属性，为d m 的广泛 应用创造了必要的条件。 数据挖掘技术由于其能高效地处理海量数据的优点，从一开始便受到电力工 作者的重视，逐步地被引入电力系统中。目前，数据挖掘在电力系统负荷预测和 电力用户特征提取、电力系统运行模型分类、电力系统运行状态和设备状态的监 控和电力调度优化、电价预测等方面获得了初步的应用。但是由于数据挖掘技术 本身就是一个新出现的事物，自身尚处在不断发展完善之中，所以它在电力系统 中的应用极为有限，各种研究工作基本都还处在初级阶段。 3 2 时间序列及其相似性 3 2 1 时间序列的发展简介 时间序列( 简称时序) 是按时间顺序取得的一系列数据观测值，其观测值按固 定的时间间隔采样。为标记方便，前n 个等时间距的数据采样序列记为 “，而p - - , ，而 。在现实生活中，很多数据是以时间序列的形式出现的：工厂产品 生产量的月度序列，公路事故数量的周度序列，股票市场的日收盘指数等等，时 间序列的例子在工业经济、工程、自然科学、社会科学等领域内是极为丰富的。 时间序列多用时序点图来描述，如图3 - - 2 表示南太平洋海岸压力月度振动指数 的时序点图。 电子科技大学硕士学位论文：利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测 图3 2 南太平洋海岸压力的月度振动指数 对时间序列进行统计分析，称为时间序列分析，是统计学近几十年来发展起 来的一个重要分支。时间序列分析主要分为预测分析和控制分析。时间序列分析 为精确的时序预测提供方便易行的方法。时序预测分析就是在已有的时间序列 五，而，吒的基础上，对该时间序列未来的时刻而。2 ，的数值进行预测。良 好的预测效果在自然科学研究和经济生活中带来的方便和效益是无可估量的；时 序控制分析就是对某时序变量的观测结果研究分析后，寻求发生规律和控制措 施，使未来的时序达到某种优化的目的。时间序列分析是解决一大类控制问题的 重要数学工具，在近代最佳控制设计中，使用时间序列分析中有限参数模型统计 分析是较常用的方法，另外也有诊断分析，频谱分析等。对时间序列的预测和控 制，都是根据理论知识和数据特征，用已知的统计模型和创新的模型去拟合这些 数据，以近似地描述观测数据规律性。g b o x 、g j e n k i n s 和安鸿志对经典的线