基于CEEMDAN-IGWO-DELM的现货市场电价混合预测算法

准确预测现货市场电价对于保护电力市场参与者的利益具有重要意义。目前,大量的可再生能源参与现货市场交易,使得预测现货市场电价变得极具挑战性。为此,本文提出了一种基于分解-优化-集成的混合电价预测模型。首先,使用完全集合经验模态分解方法将原始电价时间序列进行分解;然后,采用Cat混沌映射策略、停滞检测策略和高斯Levy扰动策略克服灰狼优化算法陷入局部最优问题,提高了种群多样性;其次,利用改进的灰狼优化算法对深度极限状态机隐层参数进行优化并构造现货电价预测模型,最后,通过仿真实验对所提方法进行分析和验证。结果表明所提出的方法有效地改善了预测模型的精度。

电力现货价格预测及其应用——以西班牙市场为例

电力现货市场的重要特征是价格随时间波动,且可再生能源占比大的市场,现货价格波动幅度更为剧烈。对于开拓海外市场的中国新能源投资企业来说,电力现货价格的波动性和不确定性是要面对的一项重要挑战。以具有代表性的西班牙电力市场为例,剖析现货电价预测的影响因素、方法论和应用方式。电力现货市场价格是电力需求和供给共同作用的结果,影响电价预测的关键因素包括电力需求、不同发电类型的发电成本、装机和发电比例以及燃料和碳价格等。现货电价预测的本质是将这些影响因素汇总到一起作为底层数据,依靠模型推演出未来特定时间的电力供需关系,进而模拟形成市场边际价格。由于全发电类型的现货预测电价并不能直接用于计算具体项目的销售收入,因此将电价预测应用到具体项目收入预测时,还应研究、预测具体发电类型捕获率的未来走势。投资商在决策过程中要理性看待电价预测的准确性和局限性,因为不同咨询机构的电价预测结果会存在差异,而且也无法预测黑天鹅事件的发生。电力投资商应充分尊重现货市场价格预测的专业性,并做好咨询机构的选聘和指导工作。