GARCH族模型在电力市场电价预测中的比较研究

电力市场电价的剧烈波动存在巨大的风险。准确的电价预测有助于市场参与者管理风险并达到自身利益的最大化。用ARMA—GARCH族模型对美国PJM电力市场和北欧电力市场的日前小时电价序列进行建模和预测。在模型估计时假设残差分别服从正态分布和学生t分布,进而比较不同模型对不同电力市场日前电价的预测精度。通过比较得出,非对称的GARCH模型预测效果较好。但ARMA—GARCH族模型不适用于波动异常剧烈、电价序列间相关性较弱的电力市场,并以澳大利亚电力市场电价数据为例进行了分析。     

一种用于短期电价预测的分时段时间序列传递函数模型

在电力市场环境下,准确的价格预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要信息.本文提出了一种基于时间序列法的分时段传递函数模型来预测短期电价,该模型考虑了负荷因素对电价的影响,同时利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)对电价序列和负荷序列的非平稳性进行处理,并且对一天24个小时时段分别建立了预测模型.采用加州历史电价数据进行算例研究,结果表明,利用本文模型进行电价预测能够提高预测的准确性.     

一种用于短期电价预测的分时段时间序列传递函数模型

在电力市场环境下,准确的价格预测可为市场参与者制定合理的竞争策略提供重要信息。本文提出了一种基于时间序列法的分时段传递函数模型来预测短期电价,该模型考虑了负荷因素对电价的影响,同时利用累积式自回归滑动平均模型（ARIMA）对电价序列和负荷序列的非平稳性进行处理,并且对一天24个小时时段分别建立了预测模型。采用加州历史电价数据进行算例研究,结果表明,利用本文模型进行电价预测能够提高预测的准确性。     

基于时间序列模型的电价预测方法

通过对美国PJM电力市场2006年8月到11月的日前电价的分析研究,提出了一种基于时间序列的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)及自回归条件异方差(ARCH)模型和神经网络的组合模型来预测美国PJM电力市场未来24小时的日前电价,季节性ARIMA模型反映了电价趋势性、季节性,ARCH模型反映了电价的异方差性,因此该模型能够很好地反映电价的特点,预测结果良好,应用前景广阔.     

GM(1,2)短期现货电价灰色预测模型

在电力市场中,电价预测对市场参与者具有非常重要的意义.该文检验了GM(1,2)灰色模型在现货电价预测中的应用效果.在对GM(1,2)模型进行修正的基础上,分别建立了计及负荷因子的预测模型和计及预测时刻前一小时电价的预测模型,并对模型进行了等维新息处理.对美国PJM电力市场的峰荷时段、腰荷时段和低谷时段的LMP实时电价分别进行了预测.预测结果表明,计及预测时刻前一小时电价的预测模型具有较好的预测效果.     

基于时间序列模型的电价预测方法

通过对美国PJM电力市场2006年8月到11月的日前电价的分析研究,提出了一种基于时间序列的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)及自回归条件异方差(ARCH)模型和神经网络的组合模型来预测美国PJM电力市场未来24小时的日前电价, 季节性ARIMA模型反映了电价趋势性、季节性,ARCH模型反映了电价的异方差性,因此该模型能够很好地反映电价的特点,预测结果良好,应用前景广阔。     

GM(1,2)短期现货电价灰色预测模型

在电力市场中,电价预测对市场参与者具有非常重要的意义。该文检验了GM(1,2)灰色模型在现货电价预测中的应用效果。在对GM(1,2)模型进行修正的基础上,分别建立了计及负荷因子的预测模型和计及预测时刻前一小时电价的预测模型,并对模型进行了等维新息处理。对美国PJM电力市场的峰荷时段、腰荷时段和低谷时段的LMP实时电价分别进行了预测。预测结果表明,计及预测时刻前一小时电价的预测模型具有较好的预测效果。     

基于市场因子的灰色电价预测方法

提出了一种基于MGM(1,2)模型的灰色预测方法,通过分析各时段负荷与电价之间的关系提取出一种在电力市场中能反映电价变化的市场因子,与经过巴特沃兹低通滤波的分时段电价序列作为2个相关序列,采用灰色MGM(1,2)模型进行分时段电价预测。对Ontario电力市场的日前电价预测结果表明,采用此方法进行短期电价预测的效果较好。     

基于BP神经网络的短期市场出清电价预测

在电力市场中,短期市场电价预测的准确与否,对发电厂的竞价决策具有关键性的影响。文章提出应用神经网络算法来模拟预测日前市场出清电价,以获取精确的预测结果,该方法可适用于原始数据有限的情况。利用电力系统历史负荷、历史清算电价、系统的旋转备用等影响因素作为分析因子,分析其对未来时段电力市场价格的影响,并对下一交易时段电价进行预测。以美国加利福尼亚州电力市场为背景,采用BP神经网络算法,应用MATLAB软件编程,建立电力市场清算电价短期预测模型。该模型结构为三层神经网络,通过网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阈值,充分发挥BP网络局部搜索能力强的优点,实现对未来24小时市场出清电价的有效预测,并针对美国加州实际电力市场价格数据进行训练和预测分析,结果表明该模型具有良好的预测效果。     

电力市场短期边际电价的分时重构混沌相空间预测

为了实现高精度的电力市场短期边际电价预测,该文对市场边际电价时间序列数据分时段聚类进行了相空间重构,并分别计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了边际电价分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期边际电价的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力市场短期边际电价预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高.     

基于最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测方法

针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最小等问题,提出将最小二乘支持向量机和相似搜索用于预测出清电价。该方法对相似搜索得到的相似负荷日的数据用最小二乘支持向量机建立预测模型,采用美国New England ISO的真实数据做验证,结果表明该方法比BP神经网络有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。     

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于节点电价灵敏度模糊聚类的电价分区方法

结构复杂多样的互联电力系统开展电力市场时,采用分区电价确定输电价格,对整个系统的安全稳定运行和需求侧管理具有重要的实用价值。根据竞价市场中电能出清交易模型,提出了节点电价灵敏度概念;运用模糊聚类分析方法,将电价变化率相近的节点划分在同一电价分区,提出了可实用化的电价分区方法。IEEE-39节点系统计算结果验证了该方法的有效性和实用性。     

以降低电价为纽带的电力产业价格链形成机制研究

电力产业是国民经济的基础产业,电价的高低直接影响到企业竞争力和居民生活水平.随着电力体制改革的深入,我国电价结构将由单一的销售电价逐渐发展成为包括上网电价、输配电电价和零售电价在内的多元化价格链.研究了我国的电力价格链及电价形成机制.指出电力设备折旧年限、发输配电价格比例关系和需求侧响应是影响我国电价水平的主要因素,制定合适的电力设备折旧政策,确定价格链中上网电价和输配电价的合理比例,完善电力市场竞争结构,削弱市场力的实施,综合优化设计多元化零售电价体系是完善我国电力产业价格链形成机制的有效途径.     

准实时电价策略探析

比较分析了固定电价、阶梯电价、分时电价、实时电价的特点,认为理想化的实时电价从技术角度上缺乏可操作性。鉴于我国现阶段国情,阶梯电价作为一种过渡性策略是完全必要的。提出一种准实时电价策略,也称D-1发布实时电价策略,指出准实时电价策略是智能电网条件下建设和培育智能需求的重要手段,并且从实施的技术条件来看,准实时电价方案也是现实可行的选择。     

遗传程序设计在短期电价预测中的应用

介绍了遗传程序设计的原理,提出了一种基于遗传程序设计的短期电价预测新方法。首先对数据进行预处理,然后利用遗传程序设计进行演化建模,采用美国加利福尼亚州电力市场历史数据进行预测,通过和时间序列法的预测结果进行比较,验证了该方法在短期电价预测中的有效性。     

一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略

需求响应(DR)是利用价格信号和激励机制来保证电力系统安全可靠和经济运行的重要措施。传统价格激励在所有时间段的激励作用是一致的,可能导致对某个特定时间段的预测精度不够。研究了需求价格弹性矩阵(Price Elasticity Matrix of Demand,PEMD),提出了一种基于弹性效应权重的改进价格弹性矩阵模型。该模型的优势在于能将刚性荷载和柔性荷载统一起来,将不同时间段对其他时间段价格影响分别设定权重。还提出了由电价政策和负荷类型决定的价格弹性矩阵结构和计算方法,利用遗传算法求解出分时电价的决策模型。最后通过仿真验证该模型的有效性,结果表明该方法可以削减峰值用电量4.23%,提升谷值用电量4.86%。     

电力市场现货电价预测方法研究状况综述

电力工业从垄断走向市场,使得电价不再由政府确定,而是在市场机制下产生。电价波动会影响市场参与者的经济利益。时电力市场参与者而言,准确地预测电价具有非常重要的意义。详细分析和研究了电力市场现货电价的预测方法及其技术发展,阐述了各种电价预测方法的种类、预测原理、优缺点及其适用范围。     

基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测

在电力市场环境下,进行准确的电价预测对市场中的各参与者有极其重要的意义。提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和加权回归技术的短期电价预测方法,该方法简单、方便．对临近日和相似搜索所得到的相似日的负荷-电价数据用加权回归进行电价预测。最后用美国加州电能交易所(CalPX)公布的真实数据得到的预测结果验证了该方法的有效性。     

跨时段负荷价格弹性下的分时电价

研究了跨时段负荷价格弹性性质。将这种弹性作用引入基于最优潮流的边际成本电价模型,得出跨时段负荷价格弹性作用下的分时电价模型。新模型体现了用户响应,通过价格杠杆作用调节了用户需求,达到了峰谷调节的效果。同时,采用非线性互补方法对模型加以求解,通过引入NCP函数将单层最优潮流模型KKT条件中的互补松弛条件转化为代数方程。再结合负荷价格弹性作用产生的负荷与价格之间的等式约束关系式,从而得到所有时段和所有节点的整体最优函数方程。最终通过采用基于次梯度改进的Levenberg-M arquardt算法直接求取模型的最优解。