考虑风电并网的分时段短期电价预测

考虑了并网风电量对电价影响,并将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、并网风电量与负荷的比值等影响电价的因素。分别将负荷与历史清算电价,等效负荷与历史清算电价,负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为神经网络的输入因子对市场清算电价进行分时段预测。算例采用丹麦电力市场的历史数据,分别对其2010年并网风电量所占比例较大和较小的日期进行预测,验证了选择负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为预测神经网络的输入变量是恰当的,其预测精度能够满足电力市场实际运行的需要。     

基于趋势指标与长短时记忆网络的电力市场日前电价预测

为提高电力市场日前电价的预测精度,提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先,计算日前电价的随机指标（KDJ）与异同移动平均线指标（MACD）,挖掘电价的内在规律信息;然后,将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM,对电力市场日前电价进行预测;最后,利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络（BPNN）、LSTM和门控循环单元网络（GRU）等模型预测精度更高。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法

为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。     

基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测

短期电价预测结果的准确性对存在多元化竞争格局的电力市场具有重要意义。为提高在电价跳跃点和尖峰点的预测精度及预测效率,针对多因素融合影响的电价序列与其影响因素间隐含的非线性关系,提出了一种基于ATT-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,采用灰色关联度分析法分析负荷因素与电价之间的关联程度,筛选出关联度较高的数据作为最优模型输入。其次,通过注意力机制(Attention, ATT)自适应分配输入数据的权重,以权重大小区分强弱特征数据。再利用卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)对数据集进行二次特征提取及降维处理,优化输入长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)中的数据,从而提升LSTM网络的预测精度与训练速度。对澳大利亚电力市场的实测数据进行算例分析,通过与其他主流算法对比,验证了所提方法具有更高的预测精度和计算效率。     

基于Dropout-ILSTM网络的短期电力负荷预测

针对传统BP神经网络难以处理电力负荷数据间关联的问题,提出了一种基于Dropout的改进的长短期记忆神经网络结构用于短期电力负荷预测。这种改进的长短期记忆神经网络(Improved LSTM,ILSTM),通过将长短期记忆网络的多个时间步输入与输出矢量进行全连接,增强了对目标系统中线性成分的表征;使用Dropout对ILSTM网络进行优化,提高了网络的泛化能力,同时减少了模型的训练时间;以日期、温度、电价和电力负荷数据作为输入构建了Dropout-ILSTM电力负荷预测模型。以AEMO提供的新南威尔士州电力负荷数据作为测试用例,实验结果表明,相较其它神经网络模型,文中所提出的Dropout-ILSTM模型预测精度更高、泛化能力更强,适用于不同预测宽度的电力负荷预测。     

基于Attention-GRU的短期电价预测

通过分析得出电价与负荷具有相关性,因此在电价预测模型中需要考虑实时负荷的影响。在此基础上针对前馈神经网络不能处理时序数据的缺陷与LSTM神经网络预测速度慢的问题,提出了一种基于Attention-GRU (Attention gated recurrent unit, Attention-GRU)的实时负荷条件下短期电价预测模型。该模型充分利用电价的时序特性,并采用Attention机制突出了对电价预测起关键性作用的输入特征。以美国PJM电力市场实时数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,验证了该方法具有更高的预测精度;与LSTM神经网络相比具有更快的预测速度。     

引入电价与负荷相关系数的PSO-BP神经网络电价预测模型

为了解决现有BP神经网络电价预测模型中由于非关联输入样本过多而影响学习效率、导致预测精度降低的问题,在分析电价与负荷相关性的基础上,提出了采用电价与负荷相关系数作为判断是否将负荷引入模型条件的新方法,并将相关系数引入PSO-BP神经网络电价预测模型,以降低模型非关联输入样本数,提高预测精度采用我国四川电力市场资料进行仿真计算,证明该方法具有良好的预测效果.     

基于最大信息系数相关性分析和改进多层级门控LSTM的短期电价预测方法

为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。     

基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法

超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据,预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据资源,提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超短期预测方法,该方法包括输入数据的预处理、深度长短时记忆(long short-termmemory,LSTM)网络的构建以及模型的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻找最优超参数,并在该超参数下选择泛化能力最优的模型,与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实,深度LSTM网络可以取得更好的预测效果,适合于离线训练实时预测。此外,通过对隐藏层激活向量的可视化展示和相关关系定量计算,首次直观展示了深度LSTM算法对负荷数据中含有的抽象特征提取情况,证实了深度LSTM具有对输入负荷数据特征学习以及长短期相关性挖掘的能力。     

基于极端梯度提升-长短期记忆神经网络组合模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于极端梯度提升和长短期记忆网络的组合预测方法。首先采用Spearman相关系数法对负荷与气象因素进行相关性分析,提取模型输入特征。然后分别建立XGBoost、LSTM预测网络,并采用遗传算法优化网络的参数。最后利用模拟退火算法对各网络的预测结果分配最优权重系数,通过加权组合得到最终的集成预测结果。实验结果表明,XGBoost和LSTM组合模型对短期电力负荷预测的平均绝对百分比误差为0.88%,与XGBoost模型、LSTM模型相比,误差分别降低了2.17%、1.99%,在负荷预测领域更具有优势。     

基于长短时记忆网络-纵横交叉算法的含高比例新能源电力市场日前电价预测

精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策.随着高比例新能源接入电力系统,日前电价的预测难度不断加大.为了提升含高比例新能源电力市场日前电价的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和纵横交叉算法(crisscross optimization,CS...     

基于小波包分解和长短期记忆网络的短期电价预测

在电力市场环境下,精准的短期电价预测可以保障电网优化调度和安全稳定运行,但实时电价具有非平稳性和非线性的特点,加大了预测难度。针对这一问题,提出了一种基于小波包分解（WPD）和长短期记忆（LSTM）网络的短期实时电价预测方法。将实时电价序列分解,得到最高频细节部分和低频趋势部分,剔除波动性高、无效信息多的高频细节部分,再采用LSTM网络对有效信息最多、更能体现电价序列的趋势部分进行实时电价预测。使用所提方法对美国PJM市场某地区实时电价数据进行预测实验,结果表明所提方法相比随机森林、BP神经网络、支持向量机电价预测方和传统的LSTM网络电价预测方法具有更高预测精度。     

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

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。     

基于卖方灵活电力合约的风电中长期交易策略

风力发电商在一些发达国家已作为独立的主体参与电力市场交易。文章构建了风电交易的灵活电力合约模型,并提出了风电商在中长期市场基于卖方灵活电力合约的交易策略。风电商可以在各阶段开始时刻根据市场状况和自身出力预测情况灵活安排阶段内各时段的合约电量,以使自身收益最大化。文章着重研究了合约电量的优化决策问题,提出了基于随机动态规划的模型和求解方法。算例中使用时间序列法进行风速和电价的模拟和预测,通过几种交易方案的比较,说明卖方灵活电力合约能够显著提升风电商的收益水平,同时有效控制收益风险。