基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测

在电力市场环境下,精准的短期电价预测可以保障电网优化调度和安全稳定运行,但实时电价具有非平稳性和非线性的特点,加大了预测难度。针对这一问题,提出了一种基于小波包分解（WPD）和长短期记忆（LSTM）网络的短期实时电价预测方法。将实时电价序列分解,得到最高频细节部分和低频趋势部分,剔除波动性高、无效信息多的高频细节部分,再采用LSTM网络对有效信息最多、更能体现电价序列的趋势部分进行实时电价预测。使用所提方法对美国PJM市场某地区实时电价数据进行预测实验,结果表明所提方法相比随机森林、BP神经网络、支持向量机电价预测方和传统的LSTM网络电价预测方法具有更高预测精度。     

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。     

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(Dynamic 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.     

基于时段细分训练时序网络组的超短期负荷预测*

为优化能源系统的能源供应调度方案,针对时序类神经网络难以提取与利用影响负荷变化的不固定成分信息的问题,结合相关影响特征在不同时段下重要性不同的特点,提出一种基于时段细分训练时序网络组的预测方法,通过与经典的预测模型长短期记忆网络(LSTM)、可控门循环网络(GRU)、双向长短值记忆网络(BiLSTM)、双向可控门循环网络(BiGRU)的多次对比可知,该方法能有效降低相应模型负荷预测时的RMSE、MSE、MAPE与MAE值。     

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。     

短期电价预测综述

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。     

一种基于混合模型的短期电价预测方法

针对电力现货价格存在的高波动性、非线性特征的问题,采用变分模态分解（VMD）和WOA-ATT-BiLSTM相结合的方法实现了短期电价预测。首先使用VMD将原始电价序列分解成多个相对平稳的子序列,然后采用结合注意力机制的ATT-BiLSTM来提取电价子序列中的特征信息并进行预测,同时引入鲸鱼优化算法（WOA）优化ATT-BiLSTM的超参数来提高预测精度,最后为验证方法的有效性,使用了法国电力市场的数据进行实验比较。结果表明,基于VMD和WOA-ATT-BiLSTM模型的平均绝对百分比误差（MAPE）为2.91%,均方根误差（RMSE）为1.65欧元/MWh,平均绝对误差（MAE）为1.29欧元/MWh,相较于其他对比模型具有更准确的预测效果。     

基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法

电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期.作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果.为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的.     

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。     

基于最大信息系数相关性分析和改进多层级门控LSTM的短期电价预测方法

为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。     

电力系统负荷预测与电价预测

讨论了电力系统负荷预测与电价预测的特点 ,并且对二者之间的异同点进行了说明和分析 ,对电价预测的意义及方法进行了初步的探讨。     

电价问题及电价改革探讨

针对我国电价管理的现状及存在的问题,分析了电价的成因和各种分类,并在此基础上提出了电价形成机制的改革和电价管理体制的改革设想。     

带置信区间的短期电价预测方法

电力市场中的电价呈现出均值回复、异方差、多周期、跳跃和尖峰等特性,预测精度往往不理想.同时,单点预测值难以有效指导市场参与者选择交易策略,也无法为电力监管机构提供监管和调控的依据.提出了一种带置信区间的小波-季节短期电价预测方法,以小波多分辨率分析和季节模型为工具,得到带置信区间的电价预测结果.算例分别采用加州市场平稳时期和危机时期历史数据,预测下一日电价,说明模型是有效的.     

高渗透率分布式光伏接入的新型电力系统净功率预测

在双碳背景下,分布式光伏发电的大规模增加以及并网接入,对新型电力系统带来了巨大的挑战。高渗透率分布式光伏出力与电力负荷因受天气因素的影响,具有较强的不确定性和波动性,这在一定程度上增加了配电网净功率的预测难度。为了提高配电网净功率的预测精度,文章提出了Attention-双向GRU神经网络配电网净功率预测方法。文章首先对光伏出力特性、用户侧负荷特性、以及配电网净功率影响因素进行分析,充分掌握净功率受分布式光伏出力和用户侧负荷变化规律的影响。然后将Attention机制融入到双向GRU神经网络中建立了配电网净功率预测模型。其中,Attention机制赋予输入特征不同的关注度,双向GRU神经网络能够学习到净功率的时序特征,二者的完美结合,大大提升了净功率预测模型的表示能力和泛化能力。实验结果表明,文章提出的方法大大提高了配电网净功率预测精度,且性能优于对比模型。     

主动配电网用户侧能量管理系统设计与实现

针对配电网中分布式能源随机波动性和不可控的特性,提出了用户侧主动配电网能量管理系统建设方案。集分布式发电、储能装置、负荷等可控设备,结合电网侧指导电价,以减少费用经济运行为目标,实现间歇式能源的消纳及优化和电网的削峰填谷功能。分析了系统需求和应具备的功能。介绍了系统控制策略、系统架构以及软件设计方案。示范工程已在广东佛山成功应用,其实测数据对所设计控制策略进行了验证,说明了其良好的优化效果。     

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.     

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。