發(fā)布時間：2020-12-23 04:39

　　電價序列由于受到多種因素的影響往往具有隨機性和波動性的特點,準(zhǔn)確的電價預(yù)測對電力市場優(yōu)化運營有一定的指導(dǎo)意義。挖掘電價序列的波動模式是提高電價預(yù)測精確度的關(guān)鍵。為此將小波變換去噪與改進秩次集對方法相結(jié)合,建立了一種新的電價預(yù)測模型。首先,利用小波變換對原始電價序列數(shù)據(jù)進行去噪處理。其次,利用改進的秩序集對分析法對去噪后的電價序列進行預(yù)測。通過對美國PJM電力市場實際的電價序列進行仿真實驗。結(jié)果表明,所提方法具有更好的預(yù)測效果,從而驗證了模型的有效性。 

【文章來源】：華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020年04期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

小波分解原理圖

分析研究電價的波動模式，是提高電價預(yù)測準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素。秩次集對能夠很好地分析電價的波動情況，但也存在著相應(yīng)的問題，即有可能兩個序列之間波動模式一致，但數(shù)值卻相差較大，如圖2所示。如果曲線1為當(dāng)前狀態(tài)，曲線2是采用秩次集對方法所篩選出的與當(dāng)前狀態(tài)的相似的歷史數(shù)據(jù)，從圖中可以看出，曲線1和曲線2兩條曲線雖然波動情況一致，但是幅值上卻有一定的差別，將曲線2之后的數(shù)值作為曲線1未來的預(yù)測值，易產(chǎn)生不小的誤差。鑒于此，本文提出一種改進秩次集對方法，以消除幅值偏差所帶來的不良影響。設(shè)滑動時間窗長度為k，當(dāng)前時刻為t，則當(dāng)前狀態(tài)的數(shù)據(jù)為x={xt-k+1,xt-k+2，…，xt}，用秩次集對所篩選出的歷史相似狀態(tài)設(shè)為h={h1,h2，…，hk}，則未來的數(shù)據(jù)值xt+1通過下面式子得到:

具體的多步預(yù)測模型流程圖如圖3所示。首先對原始電價序列X(t)進行4層小波變換得到4個細(xì)節(jié)分量和一個近似分量;其次去除4個細(xì)節(jié)分量，保留近似分量;最后，利用改進的秩序集對分析法進行滾動預(yù)測，直到達到預(yù)測步數(shù)為止。3 算例分析

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2933088