一种基于收益导向分级校准的电力现货价差预测与交易决策方法与流程

本发明涉及电力系统运行与控制，具体涉及一种基于收益导向分级校准的电力现货价差预测与交易决策方法。

背景技术：

1、随着电力现货市场的不断深化建设，市场主体的盈利模式已由传统中长期合约逐步转向依赖日前市场与实时市场之间价格波动所形成的价差进行套利。在该过程中，节点日前-实时价差作为核心决策变量，其预测精度及方向判断结果直接决定交易收益水平。因此，当前技术通常通过构建时间序列预测模型如长短期记忆网络、transformer或线性分解网络等，对未来价差进行预测，并基于预测结果制定交易策略。同时，为实现交易自动化，普遍采用预测输出-固定零阈值方向判定-全量执行交易的分离式决策范式，即当预测价差大于零时执行看涨交易，小于零时执行看跌交易，从而完成从数据预测到交易指令生成的全过程。

2、然而，现有技术在实际应用中仍存在明显不足：首先，由于预测模型在训练过程中受到损失函数不对称性及样本分布不均衡等因素影响，预测结果往往存在系统性偏移，而固定零阈值无法对该偏移进行校准，导致方向判断误差放大；其次，现有方法缺乏对低置信度预测信号的识别与过滤机制，当预测值接近零时仍强制执行交易，易产生大量噪声交易并侵蚀整体收益；再次，电力现货价差具有显著的时段异质性，如晚高峰及节假日波动特征明显不同，但现有方法通常采用统一决策规则，未能实现时段自适应调整；此外，现有优化方法多以均方误差或方向准确率为目标，未直接以实际现货创值为优化依据，导致预测性能难以有效转化为实际收益。因此，在预测存在偏差且市场波动复杂的条件下，现有技术难以实现稳定且高效的交易决策效果。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于收益导向分级校准的电力现货价差预测与交易决策方法，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于收益导向分级校准的电力现货价差预测与交易决策方法，包括以下步骤：

3、对深度学习模型输出的标准化日前-实时价差预测数据进行反标准化处理，得到真实尺度的预测日前-实时价差序列，同时获取对应时间范围内的实际日前-实时价差序列及负荷数据矩阵，并完成时间维度对齐处理；

4、利用真实尺度的预测日前-实时价差序列与实际日前-实时价差序列，构建基于通道注意力增强的线性分解网络，执行趋势分量与季节性分量的分解映射，输出稳健的日前-实时价差预测结果；

5、针对稳健的日前-实时价差预测结果及实际日前-实时价差序列，提取高分位绝对值样本形成极值样本集合，在预测值统计分布区间内进行遍历计算，引入全样本方向准确率与极值样本方向准确率的加权评分函数，确定最优全局判定阈值；

6、基于最优全局判定阈值，引入晚高峰与节假日时段指示变量构建动态阈值表达式，同时设置决策边界死区宽度参数，对日前-实时价差预测结果进行三态划分，生成包含正向交易、负向交易及不交易的决策序列，并在参数空间内执行带交易比例约束的网格搜索，计算对应总现货创值；

7、针对满足交易比例约束条件的参数组合，选取总现货创值最大的参数集合，对日前-实时价差预测结果输出最终交易决策指令，并对逐时刻收益进行反向累加校验以完成一致性验证。

8、围绕价差预测数据与负荷数据在统一时间尺度下的处理关系，对数据还原与对齐过程进行细化描述，步骤如下：

9、读取标准化预测矩阵与真实矩阵，解析数据结构并定位目标价差字段，提取对应字段的均值参数与标准差参数，同时校验数据维度与时间索引标识完整性；

10、按照线性反向映射关系，对标准化预测矩阵及真实矩阵逐元素执行尺度恢复计算，得到对应时间索引下的真实尺度预测价差序列与真实价差序列；

11、加载负荷数据文件并解析时间标签信息，根据设定评估区间截取对应负荷子矩阵，完成负荷数据在时间维度上的连续性处理；

12、对预测价差序列、真实价差序列及负荷矩阵执行逐维度一致性校验，匹配天数维度与时间点维度，并按照时间戳顺序完成逐点对齐处理。

13、结合电力现货价差序列的多尺度变化特征，对历史时序数据的分解过程进行展开说明，步骤如下：

14、构建包含多变量输入特征的三维时间序列张量，明确批次维度、时间窗口长度及特征通道数量，并完成张量初始化处理；

15、设置滑动平均核长度参数，建立时间邻域窗口索引范围，对每一时间位置确定对应的邻域采样区间；

16、沿时间维度对输入张量执行滑动平均运算，对邻域区间内数据进行累加并除以窗口长度，生成对应的趋势分量张量；

17、通过原始输入张量与趋势分量张量之间的逐元素差分计算，获得对应时间位置的季节性分量张量。

18、基于趋势分量与周期分量的分离结果，对跨时间窗口的线性映射过程进行进一步说明，步骤如下：

19、设定预测时间窗口长度并初始化趋势分量与季节分量对应的线性映射权重矩阵及偏置向量；

20、对趋势分量张量按特征通道展开，执行矩阵乘法运算完成历史时间序列到预测时间序列的线性投影计算；

21、对季节性分量张量执行同维度线性映射运算，得到对应时间跨度的周期性预测结果；

22、将趋势预测结果与季节预测结果按照时间维度与通道维度进行逐元素叠加，形成统一的线性预测输出张量。

23、考虑多变量特征之间的信息交互关系，对通道间依赖建模过程进行补充说明，步骤如下：

24、对线性预测输出张量沿时间维度执行全局平均池化操作，将每一通道的时间序列压缩为单一统计值；

25、构建包含两层全连接结构的映射网络，对通道统计向量进行降维与升维处理并引入非线性变换；

26、通过激活函数处理映射结果，将输出值归一化为通道权重系数，并限制权重范围在预设区间内；

27、按照通道维度执行广播乘法，将权重系数作用于原始预测张量，完成通道级特征重标定。

28、围绕预测结果稳定过渡过程，对线性输出与注意力增强结果之间的融合机制进行说明，步骤如下：

29、设置可学习标量参数并初始化数值状态，建立参数与融合过程之间的映射关系；

30、通过双曲正切函数对标量参数进行非线性映射，将参数值约束至固定区间范围；

31、计算注意力增强预测结果与线性预测结果之间的差分张量，并保持与原张量一致的维度结构；

32、执行逐元素加权融合运算，将差分张量按映射参数比例叠加至线性预测结果，生成最终预测输出。

33、结合价差分布特征与极端波动场景，对方向判定评价方式进行补充描述，步骤如下：

34、对真实价差序列进行绝对值排序计算，获取指定分位点位置数值并设定为极值阈值；

35、遍历全部样本点，根据绝对值条件筛选满足阈值要求的数据，构建极值样本集合并记录索引位置；

36、针对每一候选阈值构建方向判定规则，统计全样本范围内预测方向与真实方向一致的样本比例；

37、在极值样本集合范围内计算方向一致比例，并与全样本准确率按权重关系进行组合形成评分结果。

38、将预测价差序列展开并提取分位区间作为阈值搜索边界，对区间内各候选阈值逐一执行方向判定与评分计算，比较评分结果并选取评分最大对应阈值作为最终判定阈值。

39、针对不同时段价差变化差异与预测置信度问题，对决策边界调整与过滤逻辑进行说明，步骤如下：

40、建立包含时间段标识的阈值表达结构，根据时间索引判断所属时段并叠加对应偏移量；

41、逐时间点计算预测值与动态阈值之间的差值，形成对应时间序列的决策裕度数据；

42、设置死区宽度参数并划定对称区间，对落入区间范围内的数据进行分类标记；

43、根据决策裕度与死区关系，对每一时间点输出三种状态标识，分别对应正向、负向及不参与。

44、围绕交易收益计算过程与参数组合选择关系，对策略评价与筛选流程进行补充说明，步骤如下：

45、构建包含多个策略参数的离散组合空间，对参数取值范围进行枚举并形成候选集合；

46、逐组合执行交易回放过程，根据负荷比例系数与负荷数据计算各时间点对应的等效交易量；

47、按照交易方向与真实价差符号关系，对每一时间点计算收益值并进行逐点累加处理；

48、统计每组参数对应的交易占比并筛选满足预设条件的组合，从中选取总收益数值最大的参数组合。

49、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

50、本发明针对电力现货日前-实时价差预测过程中普遍存在的系统性偏差与局部不确定性问题，构建了一种由全局阈值纠偏驱动的自适应决策机制，有效突破了传统固定零阈值判定模式对数据分布漂移缺乏响应能力的技术瓶颈。通过引入基于极值加权评分的全局阈值校准方法，使方向判定边界由经验设定转变为数据驱动优化结果，在无需调整底层预测模型参数的情况下，实现预测分布与真实分布之间的动态对齐，从而显著降低因系统性偏移导致的方向误判问题。同时，该机制在高波动极端价差场景下优先保证判定准确性，使关键时段的决策质量得到有效提升，从整体上提高了预测结果向交易收益转化的效率，增强了系统在复杂市场环境中的稳定性与适应能力。

51、本发明进一步通过融合时段动态偏移与死区过滤机制，在决策层引入精细化控制策略，使系统在不同运行时段具备差异化响应能力，并通过对低置信度预测信号的主动抑制，避免无效交易对收益的侵蚀。在此基础上，结合以实际现货创值为核心目标的约束网格搜索方法，实现策略参数在收益层面的直接优化，使评价标准从传统统计指标转向真实财务结果，从而确保输出策略能够在满足交易参与度约束的前提下达到收益最大化。通过上述多层级协同优化机制，整体策略不仅在方向准确性与风险控制方面取得平衡，还在收益能力与工程可落地性方面表现出显著优势，有效提升了电力现货交易系统的综合性能与实际应用价值。