GM（1，2）短期现货电价灰色预测模型.pdfVIP

维普资讯 第34卷 第 1期 继 电器 Vo1．34 No．1 46 2006年 1月 1日 RELAY Jan．1，2006 GM(1，2)短期现货电价灰色预测模型 苏 娟 ，杜松怀 (中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083) 摘要 ：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 。 关键词 ：电价预测 ； 灰色系统； GM(1，2)模型； 电力市场 中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1003-4897(2006)01-0046-04 2)对 GM(1，1)模型无法引入电价影响因素的 0 引言 缺点进行了改进。 电力工业从垄断走向市场，使得电价不再由政 3)能适应系统的快速动态行为，模型简单，计 府确定，而是在市场机制下产生。在电力市场中，电 算速度快 。 能交易的效益最终是通过电价体现的，对市场参与 4)对 GM(1，2)模型系数进行修正，改善了预测 者来说，提前知道准确的电价信息有着非常重要的 结果经常出现无效值 (负值)的缺点。 意义。 5)历史电价数据采用水平电价序列。 目前 电价预测 的方法主要是神经网络法 、时间 6)采用等维新息处理技术，使得模型充分利用 序列法 以及在此基础上与其他理论相结合的方法 。 新信息，实现数据的 “新陈代谢”。 这些方法主要是根据大量的历史数据 ，找出电价序 模型中分别引入了负荷和预测时刻的前一小时 列的波动规律，从而建立预测模型进行预测 。 电价这两个影响因素，作为相关因素序列。对美国 而灰色模型不需要任何原始序列的概率分布， PJM电力市场 的峰荷时段、腰荷时段和低谷时段的 可实现少数据建模。GM(1，1)灰色预测模型在现 LMP实时电价分别进行了预测 。预测结果表明，计 货 电价预测 中已取得 了较好的预测效果 ¨工。本文 及预测时刻前一小时电价的预测模型具有较好的预 提出了一种基于GM(1，2)灰色现货 电价预测模型， 测效果 。 来验证它的预测效果。 1 GM(1，2)预测模型 在 电力市场中，现货 电价具有信息的不完全和 不确定的性质，符合灰色变量的特征 。因此可采 “灰色系统”理论是邓聚龙教授于 1982年创立 用灰色模型预测短期现货电价。建立现货电价的 的。灰色预测具有所需原始信息少，计算过程简单， GM(1，2)模型除了引入 电价本身历史数据外，还能 预测结果可检验性等优点，因此应用广泛。下面介 够引入一个电价的相关因素序列，理论上比只研究 绍灰色模型的基本方法_4J。 电价历史数据的GM(1，1)模型有更好的预测效果。 设 ∽={∞(1)， ∞(2)，…， ∞(n)}为系 因此 ，本文在对 GM(1，1)灰色模型研究的基础 统特征数据序列，