[發明專利]基于智能算法的電力現貨價格預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210665000.8
• 申請日: 2022-06-13
• 公開（公告）號: CN114943565A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 孫金龍;王東;張永偉;劉海龍;李貴;韓磊;張增;趙記;程騏;杜棟
• 申請（專利權）人: 國華巴彥淖爾（烏拉特中旗）風電有限公司;上海遠景科創智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 賈敏

本申請公開了一種基于智能算法的電力現貨價格預測方法及裝置，涉及能源預測技術領域。該方法包括：獲取歷史資源兌換數據和影響因素數據；對歷史資源兌換數據和影響因素數據進行分析，得到數據影響分析結果；結合數據影響分析結果對歷史資源兌換數據進行分析，得到目標能源在預測時間段內的預測出清價格；基于目標收益函數和預測出清價格，確定目標能源在預測時間段內的交易策略。通過對歷史資源兌換數據和影響因素數據進行分析，獲取預測出清價格，則在已有出清價格的基礎上，基于收益目標去確定交易數量和資源兌換數量，使得預測交易策略的準確度較高，提高了能源的利用率，減少了由于準確度較低的交易策略產生的能源浪費。

技術領域

本申請實施例涉及能源預測技術領域，特別涉及一種基于智能算法的電力現貨價格預測方法及裝置。

背景技術

電力現貨價格是指電力現貨市場的出清價格曲線，形式通常為一天96點或24點曲線，反映每個時刻的電力成交價格。其中，電力現貨市場包括日前市場、日內市場和實時市場，市場參與者可以在交易日前對電力現貨價格進行預測。

相關技術中，主要是通過回歸模型、神經網絡預測、時間序列、小波分析預測及灰色預測等單一或組合算法對電力現貨價格進行預測，從而確定報價報量策略。

然而，當市場的供需情況未出現明顯變化，但主體競價策略發生改變時，相關技術中的算法需要用較長時間才能適應這種變化；且其用于電力現貨市場的價格預測精度及算法穩定性都較差。

發明內容

本申請實施例提供了一種基于智能算法的電力現貨價格預測方法及裝置，提高了價格預測和交易策略預測的準確度及算法穩定性，所述技術方案如下：

一方面，提供了一種基于智能算法的電力現貨價格預測方法，所述方法包括：

獲取歷史資源兌換數據和影響因素數據，所述歷史資源兌換數據用于指示目標能源在歷史時間段內的出清價格，所述影響因素數據用于指示影響所述目標能源在預測時間段內的出清價格的因素；

對所述歷史資源兌換數據和所述影響因素數據進行分析，得到數據影響分析結果，所述數據影響分析結果用于指示所述影響因素數據對預測時間段內的出清價格的影響分析結果；

結合所述數據影響分析結果對所述歷史資源兌換數據進行分析，得到所述目標能源在所述預測時間段內的預測出清價格；

基于目標收益函數和所述預測出清價格，確定所述目標能源在所述預測時間段內的交易策略，所述交易策略包括交易數量和資源兌換數量，所述目標收益函數用于指示在所述預測時間段內的收益目標。

另一方面，提供了一種基于智能算法的電力現貨價格預測裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取歷史資源兌換數據和影響因素數據，所述歷史資源兌換數據用于指示目標能源在歷史時間段內的出清價格，所述影響因素數據用于指示影響所述目標能源在預測時間段內的出清價格的因素；

分析模塊，用于對所述歷史資源兌換數據和所述影響因素數據進行分析，得到數據影響分析結果，所述數據影響分析結果用于指示所述影響因素數據對預測時間段內的出清價格的影響分析結果；

所述分析模塊，還用于結合所述數據影響分析結果對所述歷史資源兌換數據進行分析，得到所述目標能源在所述預測時間段內的預測出清價格；

確定模塊，用于基于目標收益函數和所述預測出清價格，確定所述目標能源在所述預測時間段內的交易策略，所述交易策略包括交易數量和資源兌換數量，所述目標收益函數用于指示在所述預測時間段內的收益目標。

另一方面，提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執行以實現本申請實施例中任一所述的基于智能算法的電力現貨價格預測方法。