基于区域电力市场的市场出清电价预测

摘要

电力市场环境下，电价是整个市场的核心内容，市场参与各方都迫切需要准确的电价预测方法。对于发电商而言，如果能够较准确地预测次日的市场清算电价，将有助于其构造最优投标策略，以获取最大利润。从购电方来看，边际电价构成了它的单位购电成本，边际电价的预测使自身的动态成本控制成为可能；从市场监管者的角度看，边际电价的预测可为市场健康、稳定、有序地竞争和发展以及各种电价政策的制定提供科学依据。所以，边际电价预测对于电力市场中的各个参与者都具有重要意义，已成为电力市场重要组成部分，本文以实际电力市场为背景，研究该区域市场出清电价变化规律，为某电厂的报价策略提供依据。 本文主要研究基于区域电力市场的市场出清电价预测，提出了以下三种电价预测模型：⑴基于混沌递阶遗传BP神经网络电价预测模型。该模型针对BP神经网络本身存在的缺点进行了改进，提高了预测精度；⑵利用混沌递阶遗传BP神经网络算法对一元线性回归，多项式拟合和AR模型进行组合预测的预测模型。实例证明，该方法与基于BP神经网络组合预测模型相比，能提高组合预测精度；⑶将免疫聚类算法和模糊神经网络结合起来，建立电价预测模型。 经实例验证，该方法预测效果好。文中详细介绍了以上三种模型的原理及其对现有模型的改进，通过实例分析验证了算法的有效性和实用性。在本文的第六章，介绍了为提高预测精度可采用的几种措施，文章最后进行了总结，并提出了该领域需要进一步研究的问题。