电力远期价格预测的灰色动态模型研究

电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求等多种因素影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述。针对这一特点,用灰色动态预测模型对电力远期价格进行了预测,并对不同模型的预测结果进行了研究。     

用于电力远期价格预测的组合灰色神经网络方法

电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求等多种因素影响，变化趋势复杂，很难建立一个准确的数学模型进行全面描述，针对这一特点，采用灰色动态预测模型对电力远期价格进行预测，提出了一种组合灰色神经网络预测模型，并对不同模型的预测结果进行了研究。     

改进GM(1,1)自适应滤波组合新陈代谢模型在电力远期价格预测中的应用

随着电力工业市场化的日益深入，电力远期价格的预测日益重要。电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求、社会发展等多种因素影响，变化趋势复杂，无法建立一个准确的数学模型进行描述。本文提出了基于自适应滤波算法和改进灰色GM（1，1）模型的组合新陈代谢预测算法。用此模型进行的预测能不断将系统新信息引入算法，使预测更接近最新的变化趋势。     

电力市场环境下价格突变的机理分析和风险防范

指出电力市场的价格存在不确定性,描述了电力市场中异常价格的类型.预防和规避市场的价格风险,是建立公平、有序、稳定的电力市场的关键.通过对加州电力市场价格的统计,分析异常价格出现的规律,剖析了影响电力市场价格的主要因素,介绍了价格突变的预测方法,提出了结合价格预测和风险防范的市场竞价流程.     

Bootstrap方法在基于ARMA-GARCH模型的电力市场价格区间预测中的应用(英文)

当今开放式电力市场是一个基于竟价拍卖形式的市场,市场清算价格(market clearing price-MCP)主要受变化的供需平衡、市场参与者的竞价策略以及电力企业已经签订的双边买卖合同等因素影响,现有的价格预测技术只集中在如何提高价格预测准确度上,而忽视了对预测本身不确定性的度量;其中ARMA-GARCH价格预测模型的前提是假设预测误差符合正态分布,而实际电力市场价格非线性波动使得正态分布的假设完全不成立.针对这一现象,将不依赖任何分布假设的Bootstrap技术应用于基于ARMA-GARCH模型的电力市场清算价格区间预测,并对澳大利亚电力市场的真实数据进行分析评测,精度高,可靠性好.     

合约理论在电网企业价格风险管理中的应用

介绍了合约的相关概念,发达国家电力交易中采用的合约形式以及电力交易远期合约、期货合约的优化模型,并介绍了远期合约和期货合约在电网企业价格风险规避中的应用.     

数据增强与序列分解在电价预测中的应用

电力体制改革的市场化发展,使得更多的市场主体参与到电力市场中,为了在交易中获得更大的经济效益,各参与方对于电力交易辅助决策尤其是价格预测的需求日益增长.通过mixup数据增强方法对原始数据进行扩充,采用HHT(Hilbert-Huang transform)方法对价格数据进行分解分析.根据分析结果,各分项采用不同的算法模型训练累加其预测结果,改善了由于交易市场前期数据量少以及价格波动性导致预测结果精度较低的问题,为市场主体参与报价提供了参考基础.     

电力市场中的价格钉研究

电力市场中普遍存在价格钉现象.结合近年来的相关文献对价格钉进行了综述:首先分析自由竞争的电力市场中电价的基本特点,并从经济学角度分析价格钉产生的原因,影响价格钉的供给与需求方面的主要因素,然后重点对价格钉的预测方法和控制途径进行了评述,对比了各种预测方法的优缺点及适用面,以及各种可能的控制途径.文章最后探讨了今后的研究方向.     

协调运行的电力市场交易体系

电力资源的有效配置需要完整的电力市场交易体系及其协调运行机制的保证.在一般商品市场交易体系的基础上,结合电力商品的特殊性,提出了"期货交易发现价格,规避风险;远期交易保障给.稳定价量:现货交易即时平衡.价格引导"的市场功能体系以及"期货为塔基,远期为塔身,现货为塔尖,的市场结构体系.从而形成完整的电力市场交易体系.深入分析了上述交易体系形成的价格信号体系和交易流通机制.揭示了促进不同交易市场的相互联通和协调运行的机理,证明了这一交易体系的协调运行保证了电力商品的高效流通和电力资源的有效配置.     

电力期货价格的协整建模与预测

在电力市场环境下,电力期货价格受现货价格、利率和负荷需求等多种因素影响,变化趋势复杂,很难将所有的因素都加以考虑来建立一个准确的模型对其进行全面描述.因此,选取最重要的影响因素:电力现货价格,利用协整理论来研究电力期货价格和现货价格之间的动态关系,并建立向量误差修正模型(VECM),对电力期货价格进行有效的预测.