[發明專利]一種儲能項目自充自用綜合電價模擬預測方法

在審

• 申請號: 201911318615.8
• 申請日: 2019-12-19
• 公開（公告）號: CN111027779A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 胡炳謙;周浩;顧一峰;韓俊
• 申請（專利權）人: 上海積成能源科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種電價模擬預測方法,可以將歷史電價數據通過模擬分解算法進行分解,得到其季節性趨勢和隨機性趨勢,通過模型進行優化訓練得到其分別的參數,進而可以得到對應季節性模型和隨機性模型的模擬預測結果,然后將每個模擬預測結果進行疊加即可得到電價的模擬預測結果。由于將高度非線性的歷史電價數據進行季節性趨勢和隨機性趨勢的分解,再對分解結果進行預測,對于每個分解結果而言,預測過程可以避免高度非線性的問題,因此每個模型的預測結果就會更準確,將預測結果進行疊加即可得到基于歷史電價數據的實際預測結果,從而可以使實際的預測結果也更加準確。

技術領域

本發明涉及一種儲能項目充放電管理技術領域, 特別涉及一種結合均值回歸和跳躍擴散的電價模擬預測方法。

背景技術

隨著近年來隨著儲能設備的迅速發展, 通過儲能設備達到削峰填谷和高價賣低價買被越來越多的企業所接受。基于國家對能耗雙控的經濟性以及最新的政策要求, “削峰填谷”項目成為了工商業儲能行業的主流. “削峰填谷” 是指通過供電系統中的儲能設備, 在用電低谷期存儲電能, 在用電高峰期釋放電能, 滿足社會發展的用電需求. “削峰填谷” 的經濟效應有兩部分組成即用電單位在用電高峰期(高電價時期)使用儲能設備放電和在用電低谷期(低電價時間)使用儲能設備充電。目前對于企業自用的電價涉及到當地的分時電價計價規則以及當地的不同時間段的用電情況及企業消納情況往往很難預測。隨著行業的發展, 無論是儲能項目的投資企業還是用電企業都需要預測綜合電價情況, 以此作為基準進行未來收益預測并進行決策是否實施儲能項目以及如何實施充放電計劃。所以如何進行綜合電價的預測, 進而進行合理的充放電安排是行業內目前亟需解決的問題。

發明內容

本發明是針對儲能系統自充自用綜合電價無法準確預測的問題， 結合均值回復和跳躍擴散的電價模擬預測方法, 基于當地歷史電價數據, 預測市場電價。本發明公開了一種電價模擬預測方法, 可以將歷史電價數據通過模擬分解算法進行分解, 得到其季節性趨勢和隨機性趨勢, 通過模型進行優化訓練得到其分別的參數, 進而可以得到對應季節性模型和隨機性模型的模擬預測結果, 然后將每個模擬預測結果進行疊加即可得到電價的模擬預測結果. 由于將高度非線性的歷史電價數據進行季節性趨勢和隨機性趨勢的分解, 再對分解結果進行預測, 對于每個分解結果而言, 預測過程可以避免高度非線性的問題, 因此每個模型的預測結果就會更準確, 將預測結果進行疊加即可得到基于歷史電價數據的實際預測結果, 從而可以使實際的預測結果也更加準確，具體實施流程圖如圖4所示。

附圖說明

圖1是本發明實施中樣本電力價格曲線圖。

圖2是本發明實施中求解效果圖。

圖3是本發明實施中模擬電價和實際電價的對比圖。

圖4是本發明實施中的流程圖。

具體實施方式

步驟一、通過測量或取得歷史數據的方式， 獲得該區域的小時級歷史電價數據：樣本電力價格曲線如圖1所示。

步驟二、對每小時電價數據進行分析：首先通過使用具有季節性和跳躍成分的均值回歸模型來模擬電價。該模型是使用歷史電價數據在實際概率下進行訓練和校準。對于電價數據的特點, 首先電價會隨著電力負荷波動變化, 當在電力需求高峰期,價格會上漲, 當電力需求低谷期, 價格會下降。此外電價也具有顯著的季節性成分，并且回復到平均水平。在該發明中, 這些特征應納入電價預測模型模型中。對于電價本身數據的特點, 我們首先采用函數：

處理初始電價數據, 其中表示歷史電價數據, t 表示時間/小時。電價對數函數, , 由兩部分組成,和。表示模型的確定性季節性部分，表示是模型的隨機部分。三角函數用于對進行建模, 如下: