电力自由化市场下基于神经网络的短期电力价格峰值预测.pdfVIP

◎……糍 论文集 2005年学术年会 电力自由化市场下基于神经网络的 短期电力价格峰值预测 关晓静，李爽，隋然 (长春供电公司调度通讯所) 摘要：对于电力市场的管理者和参与者而言，市场电价的预测具有十5-)-重要的意义。由于电网的复杂性和 不确定性因素的影响，电价具有很大的波动性并往往伴随电价尖峰的出现，有时候甚至达到普通电价的几十 倍甚至数百倍。如此高的尖峰电价是很难预测的。目前为止，多数的电价预测都是在普通电价范围之内进行 的。本文以澳大利亚昆士兰州电力市场为背景，采用神经网络的方法，针对电价尖峰进行预测。预测模型采 用三层BP神经网络结构，能够预测电价尖峰出现的范围以及相应的可信度。采用昆士兰州电力市场2004至 2005全年的电价数据进行训练和预测分析，结果表明该模型对电价尖峰具有良好的预测效果。 关键字：电力市场电价预测电价尖峰人工神经网络 0引言 在电力市场环境下，电力作为一种商品，其价格是整个市场的核心，电价的波动影响到各种资源在电 力市场中的流动和分配。所以，电价预测对于市场中的各个参与者都具有重要意义。具体说来，长期电价 预测有助于市场监管者制定政策，也有助于发电商和用户进行长期的投资规划；而准确的短期电价预测 则是发电商进行“竞价上网”最有力的“武器”。对于发电商而言，如果能够较准确地预测次日的市场清 算电价，将有助于其构造最优投标策略，以获取最大利润．因此，随着电力市场化的不断深入，电价预测将 是越来越迫切需要解决的课题。 近年来，对电价预测的研究已有了初步的进展，文献【l】应用回归模型法(自回归滑动平均模型)进行电 价的预测研究；文献[2】采用小波变换加时间序列的方法对浙江电力市场的电价进行了预测；文献【3】则以 美国加州电力市场为背景，对数据挖掘技术在电价预测中的应用进行了初步研究。 图l 2004年9月27—29日昆士兰州电力市场电价分布 一224— ◎粼…一 论文集 2005年学术年会 此外，从目前已经发表的文献来看【4～9】，利用神经网络预测是—个比较好的、也是用得较多的方 法。文献[4】和【5】分别以美国加州和澳大利亚维多利亚电力市场为背景，对神经网络方法进行了研究。 尽管对电价预测的研究已取得了一些成果，但精度并不高，尤其在高峰负荷时段以及周末、节假日 电价波动很大时预测出现较大误差(文献【6～9】)。这是由于以下一些原因造成的：应用神经网络方法 进行预测时主要应用历史相似日数据作为输入来训练预测模型，预测结果与相似日历史值具有很大相关 性，对于电力负荷预测和常规电价预测具有较好的效果。但电价的波动性很大并往往伴随着电价尖峰的 出现(如图l澳大利亚昆士兰州电力市场2005．9．2812：00的电价)，这种尖峰值常常在很短的时间内出现并 达到平均电价几十倍甚至数百倍，因此很难用找寻历史相似日的方法进行预测。为了减小这些“异常” 电价对普通电价预测的影响，常规的处理方法是直接将电价尖峰值去除或将其限制在某一范围之内。虽 然电价尖峰出现的频率不高，但由于其出现 的偶然性和超高的数值，仍然会给市场的管 理者和参与者带来很大的影响，尤其对于大 型电力市场例如澳大利亚国家电力市场 (NEM)，影响显得尤为突出。 本文针对电价尖峰进行研究，详细分析 l预测模型所需要历史信息的提取 了影响尖峰值出现的主要因素及其相互关 l及模型参数的设置 系，建立了基于BP神经网络的电价尖峰识别 模型，并结合普通电价预测模型进行综合预 测，模型采用澳大利亚昆士兰州2004年7月到 2005年七月的市场数据作为网络的训练和测 普通电价预测模型的训练及预 试样本，结果表明模型对电价尖峰值的识别 测，得到预测电价a 和预测是十分有效的。 1预测框架