基于時(shí)間序列方法的短期電價(jià)預(yù)測(cè)

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1、上海大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要電力市場(chǎng)環(huán)境下，電價(jià)是整個(gè)市場(chǎng)的核心內(nèi)容，準(zhǔn)確的價(jià)格預(yù)測(cè)可為市場(chǎng)參與者制定合理的競(jìng)爭(zhēng)策略提供重要信息。對(duì)發(fā)電商而言，準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)，能夠，為制定最優(yōu)投標(biāo)策略提供重要的依據(jù)，以期獲得最大利潤(rùn)；對(duì)購(gòu)電方來說，市場(chǎng)的出清價(jià)構(gòu)成了自己的單位購(gòu)電成本，準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)使動(dòng)態(tài)成本控制成為可能；從市場(chǎng)監(jiān)管者的角度看，準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)可為市場(chǎng)的健康穩(wěn)定的發(fā)展和各種政策的制定提供科學(xué)的依據(jù)。所以市場(chǎng)出清價(jià)對(duì)于電力市場(chǎng)中的每個(gè)參與者都具有極重要的意義，成為了當(dāng)前電力市場(chǎng)的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)。電價(jià)具有與負(fù)荷相似的周期性，但電價(jià)比負(fù)荷的波動(dòng)性更強(qiáng)烈，受到的影響因素更多，它們包括確

2、定性因素和不確定性因素，其中很多是時(shí)變因素，這些使準(zhǔn)確的電價(jià)預(yù)測(cè)變得更難更有挑戰(zhàn)性。本文首先比較了現(xiàn)有文獻(xiàn)的幾種主要電價(jià)預(yù)測(cè)方法。由于時(shí)間序列法需要的歷史數(shù)據(jù)較少，計(jì)算速度快，能反映電價(jià)變化的趨勢(shì)性，因此得到了廣泛應(yīng)用。其中，傳遞函數(shù)模型能夠考慮電價(jià)以外的影響因素，本文選用傳遞函數(shù)模型來預(yù)測(cè)電價(jià)。其次，提出了以負(fù)荷作為輸入的分時(shí)段傳遞函數(shù)電價(jià)預(yù)測(cè)模型。該模型考慮到負(fù)荷對(duì)電價(jià)的影響以及分時(shí)段電價(jià)序列能夠簡(jiǎn)化電價(jià)特征，對(duì)不同時(shí)段電價(jià)建立模型。為降低預(yù)測(cè)方差，本文進(jìn)一步對(duì)原始數(shù)據(jù)采取對(duì)數(shù)預(yù)處理的方法，建立了改進(jìn)的分時(shí)段模型。對(duì)這兩種模型進(jìn)行算例仿真，結(jié)果顯示兩種模型的預(yù)測(cè)誤差均在

3、3．5％以下，都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電價(jià)；比較結(jié)果還表明傳遞函數(shù)模型在負(fù)荷較低時(shí)具有優(yōu)勢(shì)，而對(duì)數(shù)預(yù)處理方法在負(fù)荷較高時(shí)能平緩電價(jià)的變化，減小預(yù)測(cè)誤差。最后，建立了以負(fù)荷率作為輸入的分時(shí)段傳遞函數(shù)模型。定義負(fù)荷率為系統(tǒng)負(fù)荷與發(fā)電商上報(bào)的系統(tǒng)最大可用容量之比，它在一定程度上能夠反映發(fā)電商的策略性報(bào)價(jià)行為。分別計(jì)算負(fù)荷、負(fù)荷率與電價(jià)的相關(guān)系數(shù)，表明負(fù)荷率與電價(jià)具有更強(qiáng)的相關(guān)性。利用算例比較負(fù)荷作為輸入的模型和負(fù)荷率作為輸入的模V上海大學(xué)碩士學(xué)位論文型，結(jié)果表明，后者具有較小的預(yù)測(cè)誤差方差，預(yù)測(cè)穩(wěn)定性很高，能夠?qū)焖僮兓?、波?dòng)強(qiáng)烈的電價(jià)及時(shí)預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)誤差比前者減小0．5％以上，在高電價(jià)時(shí)

4、段其預(yù)測(cè)的優(yōu)勢(shì)更加明顯。關(guān)鍵詞：電力市場(chǎng)、電價(jià)預(yù)測(cè)、時(shí)間序列法、系統(tǒng)負(fù)荷率上海大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTElectricitypriceplaysacoreroleinelectricitymarketenvironment．AccuratepriceforecastingprovidescrucialinformationformarketparticipantstomakereasonablebiddingstrategiesSOastomaximizetheirbenefits．Forgenerators，iftheycanaccuratdypredictthe

5、next-daymarketclearingprices，itishelpfulforthemtoformulatealloptimalbiddingstrategytomaximizetheirprofits；Fromthepointofviewofcustomers，themarketcleatingpricesaffecttheunitcostofelectricity-purchasing，marketpriceforecastingmakeitpossibleforcustomerstocontroltheirowndynamiccost；Fromthepoint

6、ofviewofmarketregulator,marketcleatingpriceforecastingishelpfulnotonlyforhealthy,stableandorderlydevelopment，butalsosuppliesfoundationsforestablishmentofallenergypricepolicies．Therefore，powermarketclearingpriceforecastingisofgreatsignificanceforallparticipants．Ithasbecomeanimportantfocusin

7、theresearchfieldofelectricitymarket．Electricitypricepresentsseasonalitysimilartodemand，butitpresentshighervolatilityandhasmoreaffectingfactors，whichincludedeterministicanduncertaintyfactors，mostofthemaretime-varied．Thesemakeaccuratepriceforecastingmoredifficul