淺談分時(shí)段短期電價(jià)預(yù)測(cè)方法

席丹

摘 要：電力市場(chǎng)中，供求關(guān)系是通過(guò)電價(jià)反映出來(lái)的，是電能交易與市場(chǎng)監(jiān)管的重要依據(jù)。這樣在電力市場(chǎng)中，電價(jià)成為了其中最主要的信息。因此，如何將電價(jià)預(yù)測(cè)的工作效率提升上來(lái)，是當(dāng)前非常重要的工作，需要有關(guān)部門(mén)及工作人員重視起來(lái)。

關(guān)鍵詞：分時(shí)段短期 電價(jià) 預(yù)測(cè)方法

中圖分類號(hào)：TM74 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2015）02（c）-0241-01

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與進(jìn)步，為我國(guó)電力行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了巨大的推動(dòng)作用，為了促進(jìn)我國(guó)電力行業(yè)更加合理的發(fā)展，文章通過(guò)下文對(duì)分時(shí)段短期電價(jià)預(yù)測(cè)方法上進(jìn)行了闡述，為有關(guān)部門(mén)及工作人員提供一定的借鑒作用。

1 電價(jià)的特征及對(duì)電價(jià)帶來(lái)影響的因素

市場(chǎng)化的電力運(yùn)營(yíng)，令電力同一般的商品相同，交易可以自由進(jìn)行，會(huì)隨機(jī)的波動(dòng)電力價(jià)格，在各種機(jī)制的電力市場(chǎng)中，電力價(jià)格都展現(xiàn)出了同一般商品價(jià)格不一樣的特征。第一，有著明顯的均值回復(fù)性特征存在于電力價(jià)格中，電力的供求關(guān)系就會(huì)決定其走向；第二，因?yàn)椴荒苡行У拇鎯?chǔ)電力商品，而供求實(shí)時(shí)平衡的要求卻存在于電力消費(fèi)中，這樣就會(huì)有強(qiáng)烈的波動(dòng)性會(huì)存在于電力價(jià)格中；第三，因?yàn)橄到y(tǒng)的故障、有限的輸電容量、市場(chǎng)力的作用和較低的價(jià)格彈性，這樣就會(huì)導(dǎo)致尖峰和跳躍的情況出現(xiàn)在電力價(jià)格中。同時(shí)，氣候和季節(jié)也會(huì)影響到電價(jià)，有著很強(qiáng)的周期性存在于其中，涵蓋著年、季度、和每天的周期性。

針對(duì)有著多樣性特點(diǎn)的這樣一個(gè)順序電價(jià)，不管是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，還是時(shí)間序列法，在預(yù)測(cè)的過(guò)程中都很難準(zhǔn)確的進(jìn)行，這也是當(dāng)前電價(jià)有著較低準(zhǔn)確度的原因所在。因?yàn)橛泻艽蟮牟町惔嬖谟诟鱾€(gè)時(shí)段的電力需求中，這樣一來(lái)，有著很大的差異就會(huì)存在于不同時(shí)段電價(jià)變化中。就15點(diǎn)來(lái)講，這個(gè)時(shí)段有較高的負(fù)荷，因此，就會(huì)有較高的電價(jià)，有較多的價(jià)格尖峰和跳躍，并且，電價(jià)波動(dòng)的非常劇烈；相對(duì)24點(diǎn)，電價(jià)則相對(duì)平穩(wěn)的進(jìn)行變化。各異的電價(jià)變化特點(diǎn)可以通過(guò)不同時(shí)段電價(jià)展現(xiàn)出來(lái)。所以，在預(yù)測(cè)各個(gè)時(shí)段電價(jià)的時(shí)候，分時(shí)段的電價(jià)預(yù)測(cè)方法，不但有助于分析建模時(shí)間序列法，并且還能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率有效的提升上來(lái)。

2 在小波分析基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)路工具

在有效的信號(hào)分析工具中，就包涵著小波分析，在圖像分析、信號(hào)處理等很多方面都大量的進(jìn)行了使用。電力市場(chǎng)供求關(guān)系是由電價(jià)所決定的，例如：設(shè)備故障、電商博弈等預(yù)測(cè)不到的因素等，將較多高頻細(xì)節(jié)分量賦予給了電價(jià)，導(dǎo)致電價(jià)與正常值之間出現(xiàn)偏差，進(jìn)而電價(jià)的真正變化規(guī)律沒(méi)有被顯示出來(lái)，這樣在預(yù)測(cè)電價(jià)時(shí)必將會(huì)帶來(lái)一定影響。對(duì)于電價(jià)序列的近似分量，文章通過(guò)小波分解技術(shù)進(jìn)行提取，進(jìn)而將高頻分量在電價(jià)序列中剔除，并且對(duì)于原電價(jià)序列用近似分量予以取代，將其視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

在函數(shù)逼近理論的前提下，將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了起來(lái)，屬于一種前向的網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)這類網(wǎng)的時(shí)候，同多為空間對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最理想擬合面進(jìn)行收索是相同的，各個(gè)隱層神經(jīng)元在徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)函數(shù)進(jìn)行傳遞的時(shí)候，都將擬合面的一個(gè)基函數(shù)構(gòu)建了起來(lái)，局部逼近的網(wǎng)絡(luò)是其主要的特征，對(duì)于每一個(gè)局部區(qū)域在輸入空間中，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行決定中，只存在少數(shù)的神經(jīng)元。全局的逼近網(wǎng)絡(luò)即為常用的BP網(wǎng)絡(luò)。和BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，徑向基網(wǎng)絡(luò)有著很大的規(guī)模，但是，能夠快速的令工作人員們?nèi)W(xué)習(xí)，這樣還會(huì)有非常優(yōu)越的函數(shù)逼近能力。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)類似于廣義回歸網(wǎng)絡(luò)，特殊線層是其輸出層的特點(diǎn)，規(guī)則性的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)是其主要特性。當(dāng)存在著足夠多的隱層神經(jīng)元的時(shí)候，廣義回歸網(wǎng)絡(luò)在向一個(gè)平滑函數(shù)逼近的時(shí)候，能夠通過(guò)任意的精度給予完成。輸出層和GRNN隱層的神經(jīng)元數(shù)量，都等同于輸入樣本矢量的個(gè)數(shù)，當(dāng)有較多的樣本被輸入進(jìn)去之后，就會(huì)有非常龐大的GRNN網(wǎng)絡(luò)。文章對(duì)分時(shí)段的電價(jià)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了使用，一旦在對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行選擇的時(shí)候，對(duì)近30天的進(jìn)行了選擇，這樣樣本矢量個(gè)數(shù)在各個(gè)時(shí)段中僅為30，這樣就會(huì)有30個(gè)GRNN的神經(jīng)元存在于，這樣就會(huì)有較快的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度存在。因此，在對(duì)各個(gè)時(shí)段的電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候，文章對(duì)GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了使用。

電價(jià)的預(yù)測(cè)過(guò)程中對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)輸入量，可以從歷史數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)獲取，并且訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)這個(gè)流程圖來(lái)獲取各個(gè)時(shí)段的預(yù)測(cè)價(jià)格，這樣預(yù)測(cè)日的全天預(yù)測(cè)電價(jià)就會(huì)被獲取出來(lái)。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和輸入因素影響預(yù)測(cè)結(jié)果分析

在對(duì)電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候，電價(jià)的預(yù)測(cè)精度會(huì)受到不同輸入因素的影響，順序電價(jià)序列和分時(shí)段電價(jià)序列，不同神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和輸入量，在影響電價(jià)預(yù)測(cè)精度上會(huì)存在一定的差異，并且根據(jù)一些工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虬l(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)方面內(nèi)容。

（1）在分時(shí)段電價(jià)序列預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，在每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下，和順序電價(jià)序列的方式進(jìn)行比較會(huì)更加的優(yōu)異。

（2）對(duì)負(fù)荷用負(fù)荷率進(jìn)行取代，能夠?qū)㈩A(yù)測(cè)的精度大大的提升上來(lái)，這是因?yàn)殡妰r(jià)的有關(guān)系數(shù)比負(fù)荷率較電價(jià)和負(fù)荷的有關(guān)系數(shù)要高。

（3）當(dāng)對(duì)氣溫因素進(jìn)行考慮的時(shí)候，RBP網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度就會(huì)被降低，這時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)，相應(yīng)的提升了GRNN網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。電價(jià)的相關(guān)系數(shù)同氣溫因素的聯(lián)系較小，所以，在預(yù)測(cè)電價(jià)的時(shí)候，可以認(rèn)為在負(fù)荷中已經(jīng)將氣溫因素融入到了其中，在考慮的時(shí)候，就不用單獨(dú)的進(jìn)行。

（4）在只將電價(jià)輸入進(jìn)去，會(huì)有非常理想的預(yù)測(cè)精度，同負(fù)荷率和電價(jià)時(shí)的精度上會(huì)保持一致，所以，當(dāng)對(duì)電價(jià)帶來(lái)影響的因素本身預(yù)測(cè)誤差較大或者不是非常明確的時(shí)候，在輸入的時(shí)候，使用歷史電價(jià)，這樣能夠?qū)⒏玫碾妰r(jià)預(yù)測(cè)精度獲取出來(lái)。

（5）對(duì)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行使用，對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響上不會(huì)太大，在預(yù)測(cè)電價(jià)的時(shí)候，所選擇的輸入因素，比選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為關(guān)鍵。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所訴，在對(duì)電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中，有著一定的復(fù)雜性。所以，在工作的過(guò)程中，需要對(duì)合理的方式上進(jìn)行選擇和應(yīng)用，因?yàn)榉謺r(shí)段電價(jià)序列變化的時(shí)候會(huì)比較單一，順序電價(jià)序列變化有著較多的特點(diǎn)。對(duì)此，文章利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分解工具，來(lái)預(yù)測(cè)分時(shí)段的電價(jià)。這樣能夠大大的提升電價(jià)預(yù)測(cè)的精度，使工作更加的簡(jiǎn)易。通過(guò)文章的描述，為此項(xiàng)工作順利進(jìn)展提供相應(yīng)的幫助。

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