基于市場因子的灰色電價預(yù)測方法目前電價預(yù)測的的方法主要是是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法法、時間序列列法以及在此此基礎(chǔ)上與其其他理論結(jié)合合的方法。這這些方法主要要是根據(jù)大量量的歷史數(shù)據(jù)據(jù)，找出電價價序列的波動動規(guī)律，從而而建立預(yù)測模模型進(jìn)行預(yù)測測。上述方法法均將歷史電電價數(shù)據(jù)順序序排列為單一一的電價序列列進(jìn)行研究，但但是電力價格格具有變化多多樣性的特點點，波動非常常復(fù)雜，無論論是時間序列列法還是人工工智能的神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法均無無法準(zhǔn)確預(yù)測測，這也是目目前電價預(yù)測測準(zhǔn)確度較低低的原因。分時段電價序列列比順序電價價序列的變化化特征單一，有有利于電價的的分析建模，從從而提高預(yù)測測精度。本文文正是對各時時段電價分別別進(jìn)行預(yù)測，在在充分考慮歷歷史電價、負(fù)負(fù)荷等影響電電價變化因素素的前提下引引入了一種反反映電力市場場供需變化的的市場因子，并并以灰色系統(tǒng)統(tǒng)理論為工具具，對不同輸輸入因素的電電價預(yù)測精度度進(jìn)行了研究究，構(gòu)建了一一個高效實用用的電價預(yù)測測模型。1雙序列灰色色預(yù)測模型灰色理論是19982年鄧聚龍教教授提出的，它它是將原始時時間序列通過過處理以弱化化其波動性，使使時間序列比比較有規(guī)律，再再建立微分方方程模型。由由于電力價格格受到負(fù)荷、報報價商策略、時時段因素等諸諸多因素的影影響，其中一一些因素是確確定的，而另另外一些是不不確定的，故故可以把它看看作一個灰色色系統(tǒng)。雙序列灰色預(yù)測測的建模步驟驟為：對2個灰時間序序列xi(kk)(i=1,22)作相應(yīng)的一一次累加生成成處理，形成成新的序列2分時段電價價的雙序列灰灰色預(yù)測方法法2.1電價序序列濾波處理理由于受諸多因素素的影響，電電價序列會存存在少量的尖尖峰數(shù)據(jù)，如如圖1所示。為提提高預(yù)測精度度，本文首先先對各時段歷歷史電價數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行巴特沃沃茲低通濾波波。巴特沃茲茲濾波器具有有通帶內(nèi)最大大平坦的振幅幅特性，濾波波器的階數(shù)，N越大，通帶帶和阻帶的近近似性越好，過過渡帶也越陡陡。為截止頻頻率。觀察圖圖1可發(fā)現(xiàn)，經(jīng)經(jīng)過巴特沃茲茲低通濾波后后，電價序列列接近于平穩(wěn)穩(wěn)序列。2.2市場因因子在雙序列灰色預(yù)預(yù)測中，輸入入因素的選擇擇至關(guān)重要。本本文通過對Ontarrio電力市場的的電價數(shù)據(jù)和和負(fù)荷數(shù)據(jù)分分析發(fā)現(xiàn)，同同一時段內(nèi)負(fù)負(fù)荷與電價的的相關(guān)性較弱弱，如表1所示。但是是同一天內(nèi)電電價與負(fù)荷的的相關(guān)性卻非非常強(qiáng)，而對對原始電價數(shù)數(shù)據(jù)的低通濾濾波預(yù)處理則則更加凸現(xiàn)了了它們之間的的相關(guān)性，如如表2所示。于是是我們就可以以用線性回歸歸方法近似得得到任意一天天內(nèi)電價與負(fù)負(fù)荷的關(guān)系表表達(dá)式y(tǒng)=kkx+bb其中x為負(fù)荷，y為電價。系系數(shù)k表示負(fù)荷每每變化一個單單位時電價數(shù)數(shù)據(jù)的變化量量，我們將它它定義為市場場因子，它在在一定程度上上可以反映該該天的市場供供需關(guān)系，而而電力價格正正是由市場供供需關(guān)系決定定的，因此本本文將市場因因子k作為該天電電價的相關(guān)因因素引入雙序序列灰色預(yù)測測模型。2.3預(yù)測誤誤差分析本文采用平均絕絕對誤差率（MAPE）對預(yù)測結(jié)結(jié)果進(jìn)行誤差差分析。令V實際為實際際電價數(shù)據(jù)，V預(yù)測為預(yù)測測電價數(shù)據(jù)。這這樣，誤差率率PE=(VV預(yù)測-V實際)/V實際×100％絕對誤差率APE=||PE|平均絕對誤差率率MAPE=1/NSAAPEi3算例及分析析算例采用Onttario電力市場歷歷史數(shù)據(jù)對其其市場出清電電價進(jìn)行短期期預(yù)測，需要要的數(shù)據(jù)包括括歷史電價和和歷史負(fù)荷。算算例根據(jù)該電電力市場2002年5月10日至2002年5月20日的歷史數(shù)數(shù)據(jù)對2002年5月21日各時段電電價數(shù)據(jù)進(jìn)行行預(yù)測。本文分別采用原原始電價序列列的灰色模型型、預(yù)處理后后電價序列的的灰色模型、電電價+負(fù)荷的灰色色模型以及電電價+市場因子的的灰色模型對對各時段電價價進(jìn)行預(yù)測，表3顯示了四種不同輸入下的預(yù)測精度比較。從表3中我們可可以得到以下下結(jié)論：第一一，預(yù)處理后后電價序列灰灰色模型的平平均預(yù)測精度度比原始電價價序列灰色模模型的平均預(yù)預(yù)測精度提高高了接近5％，體現(xiàn)了了灰色預(yù)測算算法中預(yù)處理理操作的必要要性。第二，傳傳統(tǒng)的電價+負(fù)荷的灰色色模型的預(yù)測測精度比單序序列灰色模型型的預(yù)測精度度有大幅度下下降，另外在在電價預(yù)測時時也產(chǎn)生了部部分無效數(shù)據(jù)據(jù)，這主要是是由于在Ontarrio電力市場中中負(fù)荷并不是是電價的主要要影響因素，市市場中的市場場力、負(fù)荷擁擁堵都對電價價有著很大的的影響。第三三，本文采用用的電價+市場因子的的灰色模型的的預(yù)測精度達(dá)達(dá)到了91.7%，是四種模模型中預(yù)測精精度最高的，體體現(xiàn)了本方法法良好的預(yù)測測性能。圖2顯示了基于于預(yù)處理后電電價序列預(yù)測測的電價曲線線和基于電價價+市場因子預(yù)預(yù)測的電價曲曲線。從圖中中可以看出，本本文采用的基基于電價+市場因子的的灰色模型的的預(yù)測電價更更接近于實際際電價。4結(jié)論本文首先將各時時段電價序列列進(jìn)行巴特沃沃茲低通濾波波預(yù)處理，然然后根據(jù)歷史史電價和歷史史負(fù)荷信息提提取了反映電電價變化的一一種市場因子子，并將其引引入雙序列灰灰色預(yù)測模型型，對未來電電價進(jìn)行分時時段電價預(yù)測測。以O(shè)ntarrio電力市場對對本算法的驗驗證結(jié)果表明明，本文采用用的電價+市場因子的的雙序列灰色色預(yù)測模型取取得了91.7%的預(yù)測精度度，比傳統(tǒng)的的單序列預(yù)測測模型和電價價+負(fù)荷的雙序序列預(yù)測模型型的預(yù)測精度度都有了明顯顯提高，說明明本方法在短