电价分布及分类预测模型

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。

电力市场中的电价分布问题

对电价概率密度函数及分布函数的研究有助于发电企业和购电商准确估计自身的经营状况,且有利于监管机构对电价严重偏离于正常分布的时期进行重点监控。文中基于某一区域的负荷呈正态分布的假设,结合市场总供给曲线在某一点飞升的严重非线性特征,采用概率论从理论上推导了电价作为负荷这种随机变量的函数的分布情况,并以美国加州、PJM和中国浙江电力市场的实际交易电价数据进行了验证。结果表明,只有在电力供求关系很宽松的情况下,电价才近似呈正态分布;而在供求紧张的情况下,电价分布明显偏离正态分布,且具有严重的右偏峰特性;实际电力市场在供求紧张时还表现出狭峰特征。

基于多周期GARCH-M模型的短期电价预测

电价的分布特性是电力市场风险管理和电力金融产品定价的重要依据。建立了一个采用虚拟变量和正弦函数来刻画现货电价序列多周期性特征的GARCH-M模型。该模型易于定阶、待估参数少,可同时处理电价序列的趋势变化、多周期、异方差及其与负荷之间的非线性相关性,具有一定的实用价值。对PJM电力市场历史数据的分析表明,电价分布的异方差和负荷的平方对电价均值具有显著的影响,电价序列具有周、半月、月、季、半年等多重周期和明显的波动集聚性。

PJM电力市场交易价格分布特征及波动风险度量

根据PJM电力市场披露的逐时电力交易价格信息,采用假设检验方法,对日前市场、实时市场及辅助服务市场部分交易品种的电价分布特征进行了统计建模,并针对电价分布的尖峰厚尾特性,结合VaR、CVaR尾部风险度量指标,对各市场中的电价波动风险进行精确度量。研究结果表明:PJM电力市场负荷与日前市场电价、实时市场电价具有强相关性,日前市场及实时市场电价服从对数正态分布,辅助服务价格差异较大,分布拖尾特征显著;在给定置信水平下,负荷、日前市场电价和实时市场电价波动风险逐渐增大,但显著小于辅助服务价格波动风险。

风电并网后对出清电价的影响研究

电力市场中电价的波动受到多种因素的影响和制约,为了对电价进行准确分析和预测,有必要对影响电价的因素进行分析。选择丹麦电力市场2009年数据作为研究对象,利用统计分析法分析了风电并网电量变化对出清电价的影响。研究结果表明:风电并网电量的变化不仅影响电价的均值,也影响电价的分布特性;风电穿透功率水平不同,电价的分布特性也不同;同时结合概率论知识,验证了电价分布的非正态性。

平行能源系统:博弈的复杂社会技术系统

为了研究和模拟能源系统与社会系统之间的交互,提出了基于博弈论的复杂社会技术系统CSTS(compos ite socio-technical systems),从而建立两个不同系统之间的联系。首先通过对美国丹佛大学校园电网各楼宇的用电行为进行数学建模,为了得到博弈最佳校园用电量,策略迭代P(Ipolicy iteration)算法被用来提高综合能源系统中的整体社会福利。分布式虚拟迭代DFI(distributed fictitious iterative)算法可以确定校园电网内57栋楼的最佳温度设定和对应的耗电量。结果表明社会系统与技术系统之间存在着相互作用,相互引导的关系。数值实验从节能和减少用电成本等方面验证了所提出方法在美国丹佛大学校园电网的可行性。