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1、第33卷第6期Vol.33No.62009年3月25日Mar.25,2009电价分布及分类预测模型冯长有,王锡凡,王秀丽,王文博(西安交通大学电气工程学院,陕西省西安市710049)摘要:准确的电价预测可为各市场主体的运营、发展规划提供指导,降低电价波动带来的风险,文中提出了相关预测模型。首先,基于历史数据分析了负荷水平、供给功率、可调度负荷水平、与相邻区域的功率交换水平及时段等因素对电价分布的影响,并引入基准电价概念将电价分为正常电价和高电价;然后,以上述因素为输入变量,采用邻近点技术和支撑向量机(SVM)技术确定未来电价的类
2、别归属,正常电价利用时间序列法预测,高电价则根据历史高电价信息加权估计得到。模型以电价分布为着眼点进行分类预测,降低了对时间的依赖程度,不仅可用于短期电价预测,也为中长期预测提供了有效思路。以澳大利亚市场Queensland地区的周电价预测为例说明其有效性和实用性,给出了预测和分类精度,并通过灵敏度分析研究了基准电价选取对模型分类精度的影响。关键词:电价分布;高电价;邻近点;支撑向量机;分类精度;电价预测中图分类号:TM73;F123.90引言益。当前,部分学者对市场中尖峰电价即“价格钉”的发生机理及判断预测进行了深入研究,对于
3、本文市场环境下,电价成为市场中的基本要素,集中[10215]的分类及预测模型具有较高参考价值。反映供需水平及变化趋势,是各市场主体关注的焦基于上述研究,本文以各影响因素为输入变量,点。由于电价较强的波动性和随机性,各市场参与采用邻近点和SVM技术确定未来时段电价的类别者均希望准确预测电价变化趋势,为其决策提供依归属,并采用不同方法进行估计。应指出的是,本文据。根据预测时间间隔不同,可分为短期和中长期所指的高电价并非传统意义上的尖峰电价,而是指电价预测2类。前者包括小时前电价预测、日前电高于某基准值的电价水平,该基准值应根据历史电
4、价预测、周电价预测,预测单位一般与市场出清间隔价信息确定。相同,各市场主体主要着重于预测精度,其中日前电价预测是当前研究的重点和热点,根据其变化规律1电价分布及其分类[126]提出了诸多预测模型,其预测精度较高,误差一图1给出了澳大利亚Queensland地区2008年般在10%以内。中长期电价预测包括月度和年度4月至5月市场出清电价水平(见http://www.[7]电价预测,研究对象主要为日均电价,各市场主体nemmco.com.au/),其出清间隔为30min。更加关注电价变化趋势,特别是高电价的识别及估计。由于预测周期长
5、、影响因素多、预测难度大,对[829]此领域研究较少,若仍采用短期预测模型,则误差较大、可信度不高。当前电价预测模型大多基于时间序列分析,而由于各时段系统状况的不可复制性,不利于预测精度的提高,因此本文提出了基于电价分布特点的预测模型。本文首先基于历史数据分析了影响电价分布的各相关因素,并根据其分布特点,引入基准电价概念,将其分为正常电价与高电价2部分,其中高电价的正确识别和预测有利于各方规避风险、最大化效图12008年4月至5月Queensland地区电价水平Fig.1ElectricitypricesofQueensland
6、inApril2May,2008收稿日期:2008209220;修回日期:2008211218。国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目可以看出该序列具有明显的均值回复特性,呈(2004CB217905)。—25—2009,33(6)现一定的周期变化,其中大部分电价低于S(t)-D(t)RR(t)=(1)80美元/(MW·h),部分时段电价偏高,不过所占D(t)比例很小,属于少数类,两者的比例为11.63,以此图4给出了其与电价分布的关系,可以看出高为例研究影响电价分布的相关因素,这是进行电价电价主要出现在该值较低时段,特
7、别是功率供给水平低于负荷时,即RR为负时,说明该区域内的可用分类及预测的基础。容量已不能满足用户需求,或者由于电价水平低于1.1影响电价分布的市场因素发电成本发电商关闭机组,需要从相邻区域购电或1)负荷水平D(t):图2给出了该地区负荷对电切掉可调度负荷以满足供需平衡。图4表明备用率价分布的影响,可以看出负荷水平越高,出现高电价较高时,即RR(t)≥RRτ时,不会出现高电价,可利用的概率越大,符合商品价格变化规律,即需求越大、该值修正电价分类结果并对高电价时段进行估值。价格越高,其中电价高于80美元/(MW·h)的时其中RRτ表
8、示不出现高电价的最低备用率水平,可段,负荷均在9000MW以上。通过分析历史数据得到,与电价基准值选择有关。图2负荷水平与电价分布关系Fig.2Relationshipofdemandandpricedistribution图4备用率水平与电价分布关系Fig.4
