可再生能源发电对实时电价的影响分析——德国电力现货市场的数据实证

发布时间：2021-03-21 16:34

　　电力现货市场实时交易可充分发挥市场调节作用,促进可再生能源消纳。基于数据实证分析可再生能源发电对实时电价的影响,对理解现货市场运行规律、开展市场成熟度评价等具有重要参考价值。选取德国电力现货市场开展数据实证,收集发电量、负荷量、预测误差、价格等多因素数据,基于时间序列特征表示方法,研究可再生能源发电对实时电价的影响。首先,使用特征表示方法将时间序列时域模型转化为特征向量。然后,采用贪婪向前特征选择算法提取关键特征,最大化因素间差异。接着,分别基于全部特征和关键特征讨论了多因素间的相关性,并构建了影响机理网络图。实证结果表明德国电力现货市场实时电价主要受到风力发电量预测误差影响,因素间相关性主要来自时间序列的傅里叶变换、小波变换、离散符号化等特征。最后,通过中德电力现货市场的定量对比,指出中国广东电力市场实时电价更易受新能源发电量而非预测误差的影响。 

【文章来源】：电力系统自动化. 2020,44(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

方法体系示意图

特征表示方法有效性即其对时间序列的描述能力，可由分类准确率论证。使用5倍交叉验证线性SVM分类器[27-28]，基于7 873个特征值对168条短序列按因素进行分类，混淆矩阵如图2所示。图2用红色单独标记错误分类结果，矩阵上方和右侧分别给出了查准率和召回率。从图2可以得出：基于全部特征对168条短序列进行分类的准确率为82.5%，基本可以正确区分不同因素。其中，价格序列的分类准确率达到100%，误判主要集中在负荷序列、风力发电量序列和风力发电量预测误差序列。

采用主成分分析对全部特征进行降维，并基于前2个主成分构建二维空间描述时间序列[33]。以主成分1（分类准确率为49%）作为横坐标，主成分2（分类准确率为100%）作为纵坐标，将12条时间序列绘制为图3所示的散点图。从2.2.1节的分析可知，实时电价和太阳能发电量的相关性较差。因此可考虑构造一条垂直于价格序列和太阳能发电量序列连线方向的直线（图3中黑色实线）将12条时间序列分为2类。分类结果如图3所示，蓝色散点代表与价格序列相关性较强的因素，红色散点代表相关性较弱的因素，从分类结果可以看出：价格序列与风力发电量预测误差序列、负荷序列、风力发电量序列属于同一类，这些因素间相关性较强；太阳能发电量序列和太阳能发电量预测误差序列属于同一类，这些因素与实时电价之间的相关性较弱。

【参考文献】：
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本文编号：3093192