[發明專利]一種短期電價預測方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110765089.0
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113505921A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 張灝;楊昭;藺奕存;趙俊杰;張鋼;雷陽
• 申請（專利權）人: 西安熱工研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/08;G06N20/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 張海平

本發明公開了一種短期電價預測方法、系統、設備及存儲介質，包括以下步驟：將歷史電價數據分解為多個不同波動特征的模態分量，并將所述多個不同波動特征的模態分量分為高頻模態分量及低頻模態分量；將高頻模態分量輸入到第一預測模型中進行預測，得第一預測模態分量，將低頻模態分量輸入到第二預測模型中進行預測，得第二預測模態分量；將第一預測模態分量與第二預測模態分量進行集成，得最終電價預測值，該方法、系統、設備及存儲介質能夠準確預測短期電價。

技術領域

本發明屬于電力市場研究領域，涉及一種短期電價預測方法、系統、設備及存儲介質。

背景技術

在我國當前開放電力市場背景下，電價作為電力市場的支點，能夠直接影響到各個市場參與主體的經濟效益。電力市場本質上也是一個拍賣市場，導致電價具有波動性，市場參與主體能夠通過電價預測來規避波動。

目前傳統的短期電價預測方法在預測過程中存在以下幾個問題：一、電價原始數據具有很強的波動性、非線性和多頻性，將電價數據直接用來預測忽略了電價數據自身的特性；二、原始電價數據經一些分解方法分解后會出現模態混疊和虛假分量，擾亂了原始電價數據并加大了預測的工作量；三、原始數據被分解后會得到具有不同波動特征的模態分量，只使用一種方法預測分解得到的各個分量，無法充分利用各個分量的波動特性，無形中降低了各分量的預測精度，進而降低了整個電價序列的預測精度。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供了一種短期電價預測方法、系統、設備及存儲介質，該方法、系統、設備及存儲介質能夠準確預測短期電價。

為達到上述目的，本發明所述的短期電價預測方法包括以下步驟：

將歷史電價數據分解為多個不同波動特征的模態分量，并將所述多個不同波動特征的模態分量分為高頻模態分量及低頻模態分量；

將高頻模態分量輸入到第一預測模型中進行預測，得第一預測模態分量，將低頻模態分量輸入到第二預測模型中進行預測，得第二預測模態分量；

將第一預測模態分量與第二預測模態分量進行集成，得最終電價預測值。

采用變分模態分解法將歷史電價數據分解為多個不同波動特征的模態分量。

第一預測模型為BAS-BPNN模型。

第二預測模型為改進PSO-LSSVMMO模型。

步驟3)中，采用直接疊加方式對第一預測模態分量與第二預測模態分量進行集成，得最終電價預測值。

還包括：采用平均絕對誤差、均方誤差及均方根誤差分別對最終電價預測值進行評價。

將歷史電價數據分解為多個不同波動特征的模態分量，并將所述多個不同波動特征的模態分量分為高頻模態分量及低頻模態分量的具體操作為：

確定模態個數k及懲罰因子；

利用維納濾波對原始電價數據進行去噪，再設定有限帶寬參數α及中心角頻率ω，并對有限帶寬參數α及中心角頻率ω進行初始化，然后根據初始化后的有限帶寬參數α及中心角頻率ω估算得到k個中心角頻率ω_k，最后根據所述k個中心角頻率ω_k得k個模態函數u_k；

將各模態函數u_k的中心角頻率ω_k及帶寬在變分模型中進行相互交替迭代更新，然后再自適應地分解去燥后的歷史電價數據頻帶，得k個窄帶的模態分量。

一種短期電價預測系統包括：

預處理模塊，用于將歷史電價數據分解為多個不同波動特征的模態分量，并將所述多個不同波動特征的模態分量分為高頻模態分量及低頻模態分量；