互联电力市场的区域电价预测
发布时间：2021-01-01 19:31
目前在全球主要的发达国家中,电力市场都已经摆脱垄断而成为一种竞争型的市场。因此,在很多国家和地区,电力现在正作为一种商品在市场中按照市场规则进行交易。电价则是整个市场的核心要素,对电价的准确预测对于市场各参与者而言都有重要意义。然而,作为一种商品,电力具有很多其他商品所不具备的特征,比如:电力在经济上和物理上都是很难储存的,电力系统的生产和消耗之间必须始终保持平衡;电力负荷和可再生能源的发电量都高度依赖于天气条件或者人们的日常活动等。这些独特的特征都增加了电价预测的难度。而且,可能影响一个地区电力价格的因素非常多,包括历史电价、负荷、电力备用容量、可再生能源发电量等;特别是现代电力系统之间的互联程度明显提升,邻近区域的市场状态也会对当地的电价产生重要影响。本文首先分析了电力市场的电价理论和电力出清价格的形成机制并分析了电力价格的基本特性。随后测试了多种用于电价预测的模型并且比较了这些模型在预测北欧电力市场次日每小时电价中的表现。其次,本文还探讨了一些集成算法对机器学习预测模型性能的影响,包括对预测准确性和运算时间的影响。此外,由于电价受到电力负荷等周期性因素的影响,因此本文通过改变输入...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
统计模型的输入输出特征
本文选取属于双边拍卖市场的北欧电力市场NordPool作为研究对象，市场相许多数据都可以直接在其官网上直接查询或者下载。在NordPool市场中，每个又被分成多个区域，而且日前电力市场中实时电价的时间间隔为一小时，因此区域每小时都有一个MCP值。本文选取挪威的奥斯陆作为预测电价的区域，选14-05-12 到 2016-12-31 期间的数据集作为训练集，用来训练模型；选取 2017 到 2017-07-23 期间的数据集作为测试集，用来评估预测算法的性能。考虑到在电力市场中，来自邻近区域的信息也可能对奥斯陆当地的电价产生影响，因此的数据包括奥斯陆及与其互联区域的每小时历史负荷，价格，输电线路拥堵率再生能源发电量以及每周的水电站备用容量。奥斯陆及其互联区域的示意图如图 3-1 所示，其中 NO1 表示奥斯陆地区，与连的有 NO2、NO3、NO5 以及 SE3 共四个区域。NO1、NO2、NO3 及 NO5 属威地区，而 SE3属于瑞典地区。
图 3-4 决策树原理图持向量机 SVM（Support Vector Machine）一个二元分类算法。给定一每个训练样例标记为属于两个类别中的一个或另一个,支持向量机训练模型，将新的例子分配给一个类别或另一个类别，从而使其成为非概类器，其工作原理见图 3-5。 支持向量机也可以通过改变内核函数高性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中。通过一定的改进支持用作回归模型，称为支持向量机回归 SVR（Support Vector Regression参数 1参数 2参数 2输出 2输出 3输出 4
【参考文献】：
期刊论文
[1]新一轮电改方案将出,售电新机制或改变电网盈利模式[J]. 李春莲. 广西电业. 2014(10)
[2]我国电力体制改革中的发电投资激励机制研究[J]. 王霞. 理论与改革. 2009(03)
[3]国际典型电力市场模式比较及对我国的启示[J]. 朱敏. 中国经贸导刊. 2009(07)
[4]电价分布及分类预测模型[J]. 冯长有,王锡凡,王秀丽,王文博. 电力系统自动化. 2009(06)
[5]电力行业政府监管体制改革:国外经验与中国对策[J]. 唐松林,任玉珑. 经济问题探索. 2008(08)
[6]加速折旧法应用问题的探讨[J]. 林声强. 河南商业高等专科学校学报. 2006(03)
[7]电力边际成本定价类型及特点[J]. 郏斌,王秀丽,王锡凡. 华东电力. 2000(08)
博士论文
[1]电力市场风险规避及对市场力影响研究[D]. 郭兴磊.重庆大学 2011
[2]电力市场化改革：国际比较与中国的推进[D]. 井志忠.吉林大学 2005
[3]电力市场短期运行优化问题研究[D]. 汪峰.中国电力科学研究院 2003
硕士论文
[1]发电商在电力市场中的竞价策略研究[D]. 武美娜.江苏大学 2010
[2]基于Repast仿真平台的发电商演化博弈竞价策略研究[D]. 朱江艳.华北电力大学（北京） 2010
[3]电力市场运营模式研究及其出清电价预测[D]. 李艳.兰州理工大学 2009
[4]基于耗散功率转归分量的LMP计算方法[D]. 李雁.湖南大学 2009
[5]博弈论在电力市场竞价中的应用研究[D]. 刘旭东.华北电力大学（北京） 2009
[6]电力市场下的无功电价研究[D]. 卢若凡.天津大学 2007
[7]基于区域电力市场的市场出清电价预测[D]. 柯于刚.上海交通大学 2007
[8]考虑市场力的远期合约及电力市场安全若干问题的研究[D]. 傅裕.华北电力大学（北京） 2007
[9]关于我国私人投资公益事业的行政立法探析[D]. 刘奕杉.东北大学 2006
[10]基于用户反应和需求弹性的分时电价的研究[D]. 魏国辉.华北电力大学（河北） 2006
本文编号：2951864
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
统计模型的输入输出特征
本文选取属于双边拍卖市场的北欧电力市场NordPool作为研究对象，市场相许多数据都可以直接在其官网上直接查询或者下载。在NordPool市场中，每个又被分成多个区域，而且日前电力市场中实时电价的时间间隔为一小时，因此区域每小时都有一个MCP值。本文选取挪威的奥斯陆作为预测电价的区域，选14-05-12 到 2016-12-31 期间的数据集作为训练集，用来训练模型；选取 2017 到 2017-07-23 期间的数据集作为测试集，用来评估预测算法的性能。考虑到在电力市场中，来自邻近区域的信息也可能对奥斯陆当地的电价产生影响，因此的数据包括奥斯陆及与其互联区域的每小时历史负荷，价格，输电线路拥堵率再生能源发电量以及每周的水电站备用容量。奥斯陆及其互联区域的示意图如图 3-1 所示，其中 NO1 表示奥斯陆地区，与连的有 NO2、NO3、NO5 以及 SE3 共四个区域。NO1、NO2、NO3 及 NO5 属威地区，而 SE3属于瑞典地区。
图 3-4 决策树原理图持向量机 SVM（Support Vector Machine）一个二元分类算法。给定一每个训练样例标记为属于两个类别中的一个或另一个,支持向量机训练模型，将新的例子分配给一个类别或另一个类别，从而使其成为非概类器，其工作原理见图 3-5。 支持向量机也可以通过改变内核函数高性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中。通过一定的改进支持用作回归模型，称为支持向量机回归 SVR（Support Vector Regression参数 1参数 2参数 2输出 2输出 3输出 4
【参考文献】：
期刊论文
[1]新一轮电改方案将出,售电新机制或改变电网盈利模式[J]. 李春莲. 广西电业. 2014(10)
[2]我国电力体制改革中的发电投资激励机制研究[J]. 王霞. 理论与改革. 2009(03)
[3]国际典型电力市场模式比较及对我国的启示[J]. 朱敏. 中国经贸导刊. 2009(07)
[4]电价分布及分类预测模型[J]. 冯长有,王锡凡,王秀丽,王文博. 电力系统自动化. 2009(06)
[5]电力行业政府监管体制改革:国外经验与中国对策[J]. 唐松林,任玉珑. 经济问题探索. 2008(08)
[6]加速折旧法应用问题的探讨[J]. 林声强. 河南商业高等专科学校学报. 2006(03)
[7]电力边际成本定价类型及特点[J]. 郏斌,王秀丽,王锡凡. 华东电力. 2000(08)
博士论文
[1]电力市场风险规避及对市场力影响研究[D]. 郭兴磊.重庆大学 2011
[2]电力市场化改革：国际比较与中国的推进[D]. 井志忠.吉林大学 2005
[3]电力市场短期运行优化问题研究[D]. 汪峰.中国电力科学研究院 2003
硕士论文
[1]发电商在电力市场中的竞价策略研究[D]. 武美娜.江苏大学 2010
[2]基于Repast仿真平台的发电商演化博弈竞价策略研究[D]. 朱江艳.华北电力大学（北京） 2010
[3]电力市场运营模式研究及其出清电价预测[D]. 李艳.兰州理工大学 2009
[4]基于耗散功率转归分量的LMP计算方法[D]. 李雁.湖南大学 2009
[5]博弈论在电力市场竞价中的应用研究[D]. 刘旭东.华北电力大学（北京） 2009
[6]电力市场下的无功电价研究[D]. 卢若凡.天津大学 2007
[7]基于区域电力市场的市场出清电价预测[D]. 柯于刚.上海交通大学 2007
[8]考虑市场力的远期合约及电力市场安全若干问题的研究[D]. 傅裕.华北电力大学（北京） 2007
[9]关于我国私人投资公益事业的行政立法探析[D]. 刘奕杉.东北大学 2006
[10]基于用户反应和需求弹性的分时电价的研究[D]. 魏国辉.华北电力大学（河北） 2006
本文编号：2951864
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