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电力现货市场|广东全月试结算价格波动规律揭秘

北极星售电网  来源:远光能源互联网  作者:咨询部  2020/9/11 9:05:00  我要投稿  

北极星售电网讯:9月6日,随着最后一期运行日报的发布,广东2020年首次全月试结算圆满收官。在试运行期间,远光电力咨询团队结合长期对全国8个电力现货试点的研究经验,深度解密广东现货交易数据,捕捉价格波动规律,并成功辅助多家电力市场主体进行日前价格预测。

(来源:微信公众号“远光能源互联网”ID:ygnyhlw  作者:咨询部)

在本文中,远光电力咨询团队运用皮尔逊相关系数法与线性回归法分析了现货价格与负荷竞价空间的相关性,然后采用相似日、K邻近、支持向量回归、决策树、极端梯度提升、随机森林、轻量级梯度提升、反向传播神经网络、卷积神经网络等多种人工智能方法进行日前价格预测,最后采用误差统计方法进行置信区间预测,辅助市场主体精准预测现货价格,锁定盈利空间。

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整体趋势

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日前价格最小值、最大值、平均值以及方差(波动)分别为 70元/MWh、475.12元/MWh、180.27元/MWh以及3455.76;实时价格最小值、最大值、平均值、方差(波动)分别为70元/MWh、1071.18元/MWh 、187.83元/MWh以及12647.05。

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日均价格(日前)最小值、最大值、平均值以及方差(波动)分别为109.05元/MWh、261.80元/MWh、180.27元/MWh以及961.82;日均价格(实时)最小值、最大值、平均值、方差(波动)分别为86.12元/MWh、314.48元/MWh、187.83元/MWh以及2471.56。

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日前&实时价格偏差分析

6日、8日、10日、20日、24日以及30日出现较大的正偏差价格;1日、12日、19日、27日以及31日出现较大的负偏差价格(偏差价格=实时价格-日前价格)。

7:00-8:00、9:30-11:15以及13:30-17:00时段出现较大正偏差价格;12:00时刻出现较大负偏差价格。

产生较大正负偏差价格的原因主要是系统(母线)负荷预测偏差以及正负阻塞。

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日前&负荷竞价空间相关性分析

上一期我们对日前价格与负荷竞价空间、省调负荷、西电东送电量等多种影响因素进行相关分析,发现日前价格与负荷竞价空间相关性最强(回顾上一期内容请点击这里:《现货实战 | 如何精准预测8月广东现货试结算日前价格?》)。因此本期重点分析日前价格与负荷竞价空间的日相关性和时相关性。

负荷竞价空间与日前价格的日相关性最小值、最大值、平均值分别为0.86、0.987以及0.941;负荷竞价空间与日前价格的时相关性最小值、最大值、平均值分别为0.413、0.931以及0.79。

时相关性平均值比日相关性平均值低,时相关性较低的原因主要由于受每天的报价行为、阻塞、检修计划等相关因素影响。

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负荷竞价空间在0-0.2之间对应的日前价格接近为0。即:负荷竞价空间在23872MW-31591MW区间时,日前价格大概率为70元/MWh,原因主要是出清限价的影响。

负荷竞价空间在0.2-0.9(31591MW-58606MW)之间,日前价格与负荷竞价空间的线性关系为y=0.6876x-0.0575,由此根据负荷竞价空间与日前价格的线性关系可以推算日前价格。例如:x=0.3191,对应y=0.1619,通过反归一化处理,当负荷竞价空间为x=41444MW,则日前价格预测值为y=135.1146元/MWh。

负荷竞价空间在0.9-1之间(58606MW-62465MW)对应的日前价格为0.7-1,在该区间日前价格随负荷竞价空间的增大而迅速攀升,主要原因是由于负荷竞价空间增大的同时可能导致阻塞增大。

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日聚类分析

下面对日前价格和负荷竞价空间进行日聚类分析,以K-Means聚类方法重点分析8月31日的聚类结果。

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确定性预测

在确定性预测时,我们采用相似日(8月28日)、K邻近(KNN)、支持向量回归(SVR)、决策树(Tree)、极端梯度提升(xgboost)、随机森林(Rforest)、轻量级梯度提升(lgbm)、反向传播神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)方法进行日前价格预测,价格预测与相对误差结果如下。

预测精度统计结果

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从数据来看,如果采用相似日、KNN、SVR、Tree、xgboost、Rforest、lgbm、DNN、CNN方法进行8月31日的日前价格预测,预测精度分别只能达到69.72%、74.69%、69.92%、72.06%、80.23%、72.54%、70.27%、77.58%以及69.00%。我们通过对预测算法进行优化,采用“以上方法+日误差修正+分时段区间误差修正方法”进行日前价格预测,将8月31日预测精度分别提升到89.85%、89.68%、91.09%、90.90%、91.35%、88.80%、91.76%、92.69%以及89.90%。其中修正后的较大误差出现在1:00-2:15时段区间内,主要来源于31日的报零价容量相比于过往的运行日显著增加。

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置信区间预测

最后,我们对以上DNN的确定性预测结果进行置信区间预测(确定性预测DNN+EC相比其它算法预测精度最高),以误差统计方法估算8月31日各个时刻可能出现的日前价格上下限(90%置信区间)。

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从预测结果来看,8月31日置信区间预测的上下限覆盖了96%的真实值,说明通过置信区间预测可以为交易风险控制提供有力保证。

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总结

本期我们进一步对广东8月份全月试结算交易结果进行多维度的数据分析与预测,得到以下结论:

1、依据日前价格与负荷竞价空间较强的相关性,曲线拟合负荷竞价空间与日前价格线性函数关系(y=0.6876x-0.0575),可以帮助售电公司简单且快捷地估算日前价格趋势。

2、由于市场历史数据量少,且相关影响因素不足,通过相似日、提升、神经网络等多种人工智能方法预测精度只能达到60-80%,但通过“日误差修正+分时段区间误差修正方法”可优化提升到92%以上,为市场主体提供更加准确可靠的价格预测方法。

3、由于确定性预测无法消除预测误差,通过“确定性预测结果+误差统计”进行估计日前价格的置信区间上下限,模型预测的日前价格覆盖率可达到96%以上,可以帮助市场主体有效规避价格风险。

原标题:现货实战2 | 广东全月试结算价格波动规律揭秘

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