电力市场的短期电价预测.doc
电力市场中的电价波动预测与分析
电力市场中的电价波动预测与分析在当今社会，电力已经成为人们生活和生产中不可或缺的能源。
随着电力市场的不断发展和改革，电价的波动成为了一个备受关注的问题。
准确预测和分析电价波动对于电力市场的参与者，包括电力供应商、消费者以及监管机构等，都具有重要的意义。
电价波动受到多种因素的综合影响。
首先，供需关系是影响电价的关键因素之一。
当电力需求超过供应时，电价往往会上涨；反之，当供应过剩时，电价则可能下降。
电力需求受到季节、天气、经济活动等因素的影响。
例如，在夏季高温时期，空调使用量大幅增加，导致电力需求飙升，从而可能推高电价。
而在经济增长放缓时，工业用电需求减少，也会对电价产生下行压力。
能源价格的变动也是影响电价的重要因素。
煤炭、天然气等传统能源的价格波动会直接影响火力发电的成本，进而影响电价。
同时，可再生能源如风能、太阳能的发展和其成本的变化，也在逐渐对电价产生影响。
当可再生能源发电成本降低且供应增加时，会在一定程度上缓解电价上涨的压力。
政策法规的调整同样会对电价波动产生影响。
政府为了推动能源转型、节能减排，可能会出台相关政策，如对可再生能源的补贴、对高污染能源的限制等，这些政策的变化都会改变电力市场的供求关系和成本结构，从而引起电价的波动。
技术进步也是不可忽视的因素。
例如，新的发电技术、储能技术的发展以及智能电网的建设，都有可能改变电力的供应和配送方式，进而影响电价。
为了预测电价波动，研究人员和市场参与者采用了多种方法。
传统的时间序列分析方法是常用的手段之一。
通过对历史电价数据的分析，找出其中的趋势、季节性和周期性规律，从而对未来的电价进行预测。
然而，这种方法往往难以考虑到各种突发的外部因素对电价的影响。
基于机器学习的方法近年来也得到了广泛应用。
例如，使用神经网络、支持向量机等技术，能够处理大量的数据和复杂的非线性关系，从而提高预测的准确性。
但这些方法需要大量的高质量数据进行训练，并且模型的解释性相对较弱。
电价的短期和中长期预测3900字
电价的短期和中长期预测3900字随着世界各国电力市场化的改革，电价在整个电力行业中的地位逐渐凸显，越来越受到了电力行业专家学者和电力企业的重视，国内外对电力市场中的电价预测进行了广泛的研究。
所谓电力市场中的电价预测，就是指根据数学方法在电力市场的模式下，在满足相关数据精度要求的前提下，基于历史数据对电价进行合理的预测。
这种预测对指导电力市场电价核定具有重要的作用，能够对电力市场中的电价提出合理的建议，本文对电力市场中电价预测方法进行了综述。
1 电价预测的特点和分类电价预测具有和负荷预测相似的特点，其预测结果也是具有一定周期性的。
同时，电价预测具有自己的特点，即其具有波动趋势长的特点，其在一个周期内是持续着波动和变化的状态。
在通常情况下，用电市场中的电价与整个电力市场的制度是有很大关系的，同时还受到整个社会经济的影响。
因此，这就增加了对电价预测的难度，导致在电价预测中难以应用传统的负荷预测方法，如一元线性回归方法或倍比法等，这些都难以对电价进行准确的预测。
根据上述的进行电价预测的特点，我们在进行电价预测时可以进行分类预测，即将电价分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。
通常我们所提到的都是指市场统一的电价预测，即在通常情况下认为区域的统一电价与边际电价都是统一的。
根据对电价所预测内容的不同，电价预测可以分为空间电价预测和确定性的电价预测，其中空间电价预测是基于数理统计和概率有关知识，确定空间电价的合理波动范围，并在一个确定的时间内给出电价的平均值，因此，空间电价预测主要是基于长期的电价预测；而确定性的电价预测主要在一个非常短内的时间进行电价预测，其电价预测结果表示为一个较为确定的值。
根据电价预测的原理不同，电价预测可划分为长期的电价预测方式和短期的电价预测方式。
具体的根据电价所表现的波动性质，可将电价合理的划分为若干小时的电价预测，一日内的电价预测和一个季度的电价预测。
电价预测是电力行业发展和研究的新方向，对其研究有助于电力市场化的实施和发展，但当前对电价的预测还不够充分，尚未有一种方法能够对电力市场进行有效的预测，因此有必要对电力市场中的电价预测方法进行深入的研究，有效提高电价预测的精度和速度。
电力市场中的电价波动预测
电力市场中的电价波动预测在当今的社会发展中，电力作为不可或缺的能源，其市场的稳定与发展至关重要。
而电价的波动不仅影响着电力企业的运营策略，也关系到广大用户的经济利益。
因此，对电力市场中电价波动的准确预测具有极其重要的意义。
要理解电价波动的预测，首先需要了解影响电价的各种因素。
电力的供需关系是其中最为关键的因素之一。
当电力需求大于供应时，电价往往会上涨；反之，当供应大于需求时，电价则可能下降。
经济形势的变化也会对电价产生影响。
在经济繁荣时期，工业生产和居民生活用电需求增加，可能推动电价上升；而在经济衰退时，用电需求减少，电价可能相应降低。
季节和天气因素同样不可忽视。
夏季高温和冬季严寒时，空调和取暖设备的大量使用会导致用电高峰，从而影响电价。
此外，能源价格的变动，特别是煤炭、天然气等发电原料的价格变化，会直接影响发电成本，进而传导至电价。
政策法规的调整，如对可再生能源的补贴政策、环保要求等，也会对电力市场的格局和电价走势产生作用。
那么，如何对电价波动进行预测呢？传统的方法主要基于历史数据的统计分析。
通过收集过去一段时间内的电价数据、电力供需情况、经济指标等信息，运用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，来建立预测模型。
这些方法在一定程度上能够反映电价的变化趋势，但也存在一些局限性。
例如，它们往往假设过去的模式会在未来延续，而实际情况中，由于各种突发因素的影响，电价的变化可能会出现较大的偏差。
近年来，随着技术的进步和数据量的增加，一些新的预测方法逐渐兴起。
机器学习和人工智能技术在电价波动预测中展现出了巨大的潜力。
例如，神经网络模型可以自动从大量的数据中学习复杂的模式和关系，从而提高预测的准确性。
然而，这些方法也并非完美无缺。
它们需要大量高质量的数据进行训练，并且模型的解释性相对较差，使得人们在使用时可能存在一定的疑虑。
除了技术方法，市场参与者的行为和心理也会对电价波动产生影响。
在电力市场中，发电企业、供电企业和用户都有着各自的利益诉求和决策策略。
浅谈分时段短期电价预测方法
浅谈分时段短期电价预测方法作者：席丹来源：《科技创新导报》 2015年第6期席丹(国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司辽宁抚顺 113008)摘要：电力市场中，供求关系是通过电价反映出来的，是电能交易与市场监管的重要依据。
这样在电力市场中，电价成为了其中最主要的信息。
因此，如何将电价预测的工作效率提升上来，是当前非常重要的工作，需要有关部门及工作人员重视起来。
关键词：分时段短期电价预测方法中图分类号：TM74文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2015)02(c)-0241-01随着社会经济发展与进步，为我国电力行业的发展带来了巨大的推动作用，为了促进我国电力行业更加合理的发展，文章通过下文对分时段短期电价预测方法上进行了阐述，为有关部门及工作人员提供一定的借鉴作用。
1 电价的特征及对电价带来影响的因素市场化的电力运营，令电力同一般的商品相同，交易可以自由进行，会随机的波动电力价格，在各种机制的电力市场中，电力价格都展现出了同一般商品价格不一样的特征。
第一，有着明显的均值回复性特征存在于电力价格中，电力的供求关系就会决定其走向；第二，因为不能有效的存储电力商品，而供求实时平衡的要求却存在于电力消费中，这样就会有强烈的波动性会存在于电力价格中；第三，因为系统的故障、有限的输电容量、市场力的作用和较低的价格弹性，这样就会导致尖峰和跳跃的情况出现在电力价格中。
同时，气候和季节也会影响到电价，有着很强的周期性存在于其中，涵盖着年、季度、和每天的周期性。
针对有着多样性特点的这样一个顺序电价，不管是神经网络法，还是时间序列法，在预测的过程中都很难准确的进行，这也是当前电价有着较低准确度的原因所在。
因为有很大的差异存在于各个时段的电力需求中，这样一来，有着很大的差异就会存在于不同时段电价变化中。
就15点来讲，这个时段有较高的负荷，因此，就会有较高的电价，有较多的价格尖峰和跳跃，并且，电价波动的非常剧烈；相对24点，电价则相对平稳的进行变化。
考虑市场力的短期边际电价预测
文献 标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ６ ４ ｌ（０ ８ Ｏ — １６ ０ １０ － ３ １２ ０ ）８ ０ ２ — ４
场 ， 奥运 商 机 中能 占领 一 席 之 地 。 使 自 己的 产 品能 在 并 通 过 奥运 走 向世 界 ． 这种 竞争 压 力 下 ， 们 会 紧 紧抓 在 他
牛会 娜 ＮｕＨｕｎ ： 彦巍 Ｄ ａ ｗｅ ｉ ｉａ 杜 ｕＹ ｎ ｉ
（ 家 庄 焦 化集 团有 限责 任 公 司 ， 家 庄 ０ ０ ３ ； 家 庄 供 电公 司 ， 家庄 ０ ０ ５ ） 石 石 ５ ０ １石 石 ５ ０ １ （ ｈ ｉ ｈ ｎ ｏ ｉｇ＆ Ｃ ｅ ｉａ Ｇ ｏ ｐＣ ．ｔ ， ｈ ｉ ｈ ａ ｇ ５ ０ Ｃ ｉａ Ｓ ｉ ａ ａ ｇＣ ｋｎ ｊｚ ｈ ｍ ｃ ｌ ｒｕ ｏ ｄ Ｓ ￣ａ ｕ ｎ ０ ５ ， ｈｎ ； Ｌ ｚ ０ １
维普资讯
Ｖ ｌｅＥ ｇｎｅｉｇＮ ．， ０ ａｕ ｎｉｅｒ ｏ８ ０ ８ ｎ ２
价 值 工 程 ２０ ０ ８年 第 ８期
考虑市场力的短期边 际电价预测
Ｓ ｏ ｔ ｒ Ｍ ａ ｇｎ ｌ ｅ ｔｏ ｉｙ Ｐ ｉ ｅＦ ｒ ｃ ｓ ｈ ｒ Ｔｅ ｍ ｒ ｉ ａ ｃ ｒ ｃｔ ｒｃ ｏ ｅ ａ ｔ Ｅｌ ｏ ｎ ｉ ｅ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｍ ａ ｋ ｔＰｏ ｒ ｆＣｏ ｓｄ ｒｎ ｈ ｒ ｅ ｗｅ
展 自己 。
４ 结 束 语
体 育 用 品 业 是我 国发 展 较 成 熟 的 产业 ．体 育 用 品 产业 的优 良发 展 会 推 动体 育 核 心 产 业 的发 展 。体 育 核 心产 业 的发 展 会 带 动 体 育用 品 产 业 的 发展 ．两 者 是 相
ｍａ ｋ ｔ Ｔ ｉ ｋ ｓ ｐ ｃ ｈ ｎ ｉ ｇ ｍｏ ｅ ｄｆ ｃ ｌ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔｄ ｏ ｔ ｅ ｍａ ｋ ｔｐ ｗｅ ｓ ａ ｍｐ ｒ ｎ ａ ｔ ｒ ｔ ｂ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ｉ ｒ ｅ ． ｈ ｓ ｍａ ｅ ｒ ｅ ｃ ａ ｇｎ ｒ ｉ ｕｔ ｏ ｂ ｒ ｄ ｃ ｅ ．Ｓ ｈ ｒ ｅ ｏ ｒ ｉ ｎ ｉ ｏ ｔ ｔｆｃ ｏ ｏ ｅ ｃ ｎ ｉ ｅ ｅ ｎ ｉ ｉ ａ
电力市场短期电价预测方法综述
时间序列法的优点在于计算速度快，所需历史数据
少，其难点在于如何选择恰当的模型，模型选择得准确才
能保证预测的结果较为理想。影响电价的因素的多样性
使得时间序列法在某些情况下受到限制，预测的精度较
低。
2.2 人工神经网络法
时间序列方法仅从电价序列自身的发展规律来预测
未来电价，且即使在引入了外生变量后，时间序列法考虑
…，φｐ 和 θ１，…θｑ，分别为自回归系数和滑动平均系数。
ＡＲＭＡ 模型是建立在电价序列为平稳的随机序列的
按预测点的类型分，电价预测可分为市场统一出清 基础上，而实际的市场电价序列往往具有非平稳的特性，
电价预测、节点边际电价预测和区域边际电价预测。一般 因此需对电价序列进行预处理，即先采用差分方法将电
波动，具有均值回复特性；但不同时段的电价的均值是不 同的，且方差会随时间的变化而变化，不恒为一个常数， 也就是说电价具有异方差特性。 1.2 电价预测的分类
ｙｔ＝φ１ｙｔ－ １＋φ２ｙｔ－ １＋…＋φｐｙｔ－ ｐ＋ａｔ－ θ１ａｔ－ １－ …－ θｑａｔ－ １
（１）
式中，ｐ，ｑ 分别为自回归阶数和滑动平均阶数 φ１，φ２，
从事营销稽查工作。
的方差与历史电价及历史电价的方差均有关系，不再是
１３２
企业技术开发
２０１２ 年 １２ 月
满足正态分布的随机数。因此，ＧＡＲＣＨ 模型是一种使用
过去电价变化和过去方差来预测未来变化的时间序列建
模方法。文献［２］考虑了电价序列的异方差性这一因素，建
立了基于时间序列条件异方差（ＧＡＲＣＨ）的电价预测模
③不同时段电价的影响因素有所不同，对各时段电 价分别进行建模预测，这也是提高电价预测精度的有效 方法。
电力市场环境下的短期电价混合预测模型
电力市场环境下的短期电价混合预测模型作者：陈慧玲来源：《科技经济市场》2015年第09期摘要：随着经济的不断发展，人们的生活水平越来越高，对电力的需求也越来越大，电力系统的运行逐渐走向市场化，短期电价混合预测在电力企业发展中起到重要的作用。
本文对电力市场环境下短期电价混合预测模式进行分析，探讨短期电价混合预测的方法。
关键词：电力市场；短期电价；混合预测随着电力市场化的发展，电价在电力市场中的位置越来越重要，受到了行业专家和电力企业的重视，国内外对电力市场环境下的短期电价混合预测进行了广泛的研究。
在电力市场环境下，根据数学的方法，满足相关数据准确度的要求，依据历史数据对电价进行合理的预测，这就是电力市场环境下的电价预算。
电价预算对电力市场中的电价核定具有重要的作用，可以为市场中的电价提供参考。
本文对电价预算的方法进行了研究。
1 电价预测的概述电价预测的特点和负荷预测类似，二者的预测结果都具有一定的周期性，但是，相对负荷预测而言，电价预测具有自己独特的特点，电价预测的波动趋势较长，在一个周期内，处在一个持续波动和变化的状态。
一般来说，用电市场中的电价受电力市场制度的影响，还受市场经济的影响，在这种情况下，电价预测就有一定的难度，在进行电价预测的时候就没办法使用传统的负荷预测的方法，例如，一元线性回归法、倍比法等，这些传统的方法都没办法对电价进行精准的预测。
综上所述，在进行电价预测的时候可以使用分类预测的方法，就是把电价划分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。
通常所说的电价预测都是市场统一的电价预测。
一般情况下认为区域统一的电价和边际电价是一致的。
因为电价预测的内容是不同的，所以可以把电价预测划分为空间电价预测和确定性电价预测。
空间电价预测是在数学统计和概率知识的基础上，对空间电价的合理波动范围进行确定，并在一个准确的时间里给出电价的平均值。
所以，空间电价预测属于长期的电价预测。
确定性电价预测主要是对短时间内的电价进行预测，预测结果是一个比较确定的值。
电价预测 Microsoft Word 文档
第四章基于差分优化BP神经网络的短期电价预测目前，我国正在建设“坚强智能电网”，电价改革是建设“坚强智能电网”成功的关键。
电价是电力市场的支点，电力市场参与者以实时电价变化作为参考进行电力结算和交易。
电价是直接关系到市场参与者最直接最敏感的因素。
电价作为电力市场的指针，对于发电商，能准确的预测短期电价，可以给发电商提供指导及优化保价，实现利益最大化。
对于电力管理者，可以根据预测电价进行合理的系统管理，从而确保电力市场安全有序运行；同时对于广大电力用户，可以根据预测电价制定相应的购电计划，可以设定用电负荷在电价低的时段工作，在电价高的时段停止工作，从而可以降低生产成本，增加利润。
目前对于短期电价预测方法很多，有灰色系统理论法、市场模拟法、时间序列法及神经网络法，以及各种组合算法。
本文对短期电价影响因素进行分析，综合分析各个电价影响因素，根据文献【1】的电价数据，用改进BP神经网络对各影响因素进行组合预测，找出电价影响因素的最优组合。
从各个电价影响因素中找到预测误差最小的组合，从预测结果来看，引人近三天同一时刻的电价、当天前两个时刻的电价、预测当天预测时段的负荷及前两天的负荷、预测当天前两个时段的负荷时电价预测精度比文献[]高。
4.1电价的基本理论4.1.1电价的形成在电力市场中，电价是供求关系的集中反映，也是电能交易和市场监管的依据，因此电价成为所有电力市场参与者的重要信号。
电力市场迫切需要准确的电能定价方法。
电价定价是根据市场供给及需求曲线的交点所对应的价格，即市场统一的出清价格。
如图1—1为市场供求相等的出清状态。
一般把一天分成24个或48个时段甚至更多，将每个时段都进行拍卖，如此，一天就可以产生24或48个电价，这些电价的时间序列就形成了当天的电价时间序列。
图4.1 MCP计算电能作为商品在电力系统发电—输电—售电三个环节中的价格，它既有一般商品服从价值规律，按照等价交换的原则，同时又有其特殊性，和其他商品相比，电能有一个显著的经济特点就是它的自然垄断性。
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电力市场的短期电价预测
1基于电力市场BP神经网络中不同用户电量差异进行短期电价预测分析
人工神经网络产生于上个世纪中期，其主要是通过非常广泛的链接将无数的处理单元组成自适用性非常强的复杂网络，由此可见它并不是线性系统，所以对于复杂变化有处理的可能，现阶段短期电价预测所使用的BP神经网络是人工神经网络中前向型种类的分支，其具有三层以上的单向传播神经网络，在层与层之间实现全连接，但层次内部并无连接，这样就可以对电价原始数据中必然存在的非线性数据进行处理，而且舍去建立数学模型的复杂程序，网络可以直接通过学习训练为所提供的数据选择映射关系，由于不同用电户的生产生活用电需求不同，而且之间并不存在必然的联系，所以在假设电价不变的情况下，其用电量就会随着生产的状态进行调整，例如农民群体的用电高峰期在6~8月，主要是用于农作物的灌溉，从事生产经营的用户，其用电量主要在白天，而居民用户生活用电由于其不可变动性，基本集中于晚上，而且变化的幅度并不明显，除此之外受到节日、气温等影响，用电量也会发生变化，例如在春节，用电量将会大幅度上涨，冬天12月~1月受到气温的影响，用电量也会达到高峰，而夏季7~8月，用电量同样大幅度增加，以安徽省安庆市为例，其主要经济支柱为水泥制造业，化工行业也占据财政收入的主要部分，如果有其4月份不同用户的用电量情况，就可以对其5、6月用电量进行判断，从而确定电价，结果如表1所示，由此可见通过BP神经网络的方法可以对
电价进行预测，而且可以将误差控制在10%左右。
2基于电力市场时间序列分解和供求关系的短期电价预测分析
通过大量电价历史数据分析对比发现在工作日用户电量明显大于休息日，电价的变化幅度也会受到其影响，所以将电价的时间系列依照此规律划分成工作日电价和休息日电价，然后从趋势分量、周期分量、随机分量三个部分分别展开分析，趋势分量的分析方法主要是通过移动而去除时间系列自身的不规则变动，即移动平均法，利用移动平均法可以得到原始数据平滑移动的模型，而不同的多项平均数又可以得到一个新的数列，新数列的波动性明显低于原数列，这样其特征就更加明显；周期分量的分析主要依靠可以将序列形式转换为由振幅、相位、频率均不同的正弦信号重合的新序列的傅里叶分析法，这样就可以从大量数据中得到隐藏的周期分量；在趋势分量和周期分量的基础上就可以得出数据的随机分量，三种分量得出后就可以对电价进行预测，由于不同季节、不同日期、甚至不同时段户电量都会发生变化，所以电价受到供求关系的变化，而会产生波动，所以时间序列分解也是在融入供求关系即户电量和最大负荷变化的影响的基础上进行的，所以在此方法中必须对户电量和最大负荷进行预测[3]。
最大负荷功率又称峰值符荷，现阶段其预测方法主要分为三种，分别是直接预测法、电量负荷率法和负荷曲线法，其中使用最为广泛的是电量负荷率法，这种方法需要建立在预算出户电量的基础之上，不论是电网还是用户其电量数据通常不会因为经济条件变化而出现明显的浮动，具有相对稳定性，所以其数据基本完整，利用现代计算手段
和容易对其进行统计，得到其明显的变化规律，从而构建出其预测的模型，峰值负荷作为电量在不同时间坐标上的分布值，具有很强的随机性，所以进行直接预测和负荷曲线预测都会忽视其随机性的特点，得到片面的数据，从而应先预测的准确性，而电量负荷率法考虑到随机变化因素所以相对更为准确[4]。
此方法分为针对用户侧和电源侧两种，其预测方法主要分为典型曲线负荷叠加法、行业同时率法和年最大负荷利用小时数法三种，典型曲线负荷叠加法是指将各类用户中具有典型的日负荷曲线进行机械式重叠，从而直接读取最大负荷，通过对所选择的各类用户的用电量和一年中最大的负荷利用小时数确定各类用户的年最大负荷，由于冬季的用电量在平均值上明显高于夏季，所以通常选择冬季中有代表的日子的负荷曲线进行绝对值计算，从而得出所选取各类用户的日负荷曲线，将所有得到的日负荷曲线进行叠加就可以得到电力系统的综合负荷值的最高指标[5]。
行业同时率法是考虑到各类用户最大负荷不可能同时出现，所以电力系统的最大负荷可以在电量负荷率法所得的数值的合理范围内；年最大负荷利用小时数主要针对最大负荷功率和用电量之间的关系进行，以日、月、季度、年为单位确定用户和电力系统的最大负荷，从供求关系角度，利用供需变化幅度进行电价预测，通过此种方法可以对同一用户在同一天不同时间段的用电量进行预测（如图1）。
以上两种方法，都是在预测电价不变的情况下，受供求关系和用户生产经营活动变化影响，导致用户用电量发生较大变动，从而对电量价格造成波动性影响的角度展开研究，方法一主要考虑的是长时间的经
营活动规律性变化，而方法二考虑的是在一天中同一用户不同时间段的用电需求变化，两种办法共同运用，对短期电价的预测效果会更加理想。
3结论
在市场竞争中，电价作为调节供需的主要杠杆，是电力市场顺利发展的核心，准确的预测短期内电价可以为所有电力市场参与者提供参考的依据，使其能够为实现各自的目的而对电力供需情况做出及时准确的调整，发电商可以降低市场风险，实现经济效益的最大化；电力用户也可以根据电价在时间上的变化，合理安排用电情况，在避免浪费的同时降低生活成本，而电力市场监管人员也可以根据预测数据有效的遏制电力市场投机行为，保障其正常运行。
作者：汪敏霞单位：国网安徽省电力公司安庆供电公司。