一种电力价格波动预测方法及装置与流程

本申请涉及电力系统，尤其涉及一种电力价格波动预测方法及装置。

背景技术：

1、电力现货市场环境下，电力系统调度运行与安全控制高度依赖于对供需平衡态势的准确感知。电力系统供需平衡由负荷需求、电源出力、机组组合与网架约束共同决定，其失衡将直接反映为系统频率偏离额定值，可能引发频率越限、低频减载甚至连锁故障等严重安全事故，危及电力系统的安全稳定运行。因此，准确感知电力系统供需态势对保障电网安全运行至关重要。电价作为供需态势的综合性信号，其波动直接反映系统供需平衡状态。然而，传统供需态势感知方法通常仅依据负荷与电源出力进行趋势判断，在事件驱动场景下无法有效感知供需态势突变。因此，亟需一种能够将运行条件作为已知输入、具备可解释动力学结构且能输出供需态势条件分布感知结果的方法，以提升事件驱动场景下对电力系统供需态势的感知能力，为电网安全运行提供技术支撑。

技术实现思路

1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请第一方面实施例提出了一种电力价格波动预测方法，包括：

3、获取电力系统在历史时段内的运行数据与运行条件数据，所述运行数据包括电价数据、负荷数据与电源出力数据，所述运行条件数据包括机组启停状态、切负荷指令与无功调节量；

4、对所述运行数据分别执行延迟嵌入以构造hankel矩阵，将所述hankel矩阵划分为多个二维子空间补丁并转换为令牌，经编码器处理得到潜状态；

5、将所述机组启停状态、所述切负荷指令与所述无功调节量编码为条件向量；

6、基于控制仿射的条件库普曼算子，利用所述条件向量对所述潜状态进行转移，得到未来时刻的潜状态，其中所述条件库普曼算子为基础算子与各条件分量对应算子的线性叠加，且所述基础算子和各条件分量对应算子选自模式库中由事件门控输出的模式权重加权组合得到的算子；

7、通过分位数预测头对所述未来时刻的潜状态进行解码，得到未来时段电价波动的条件分布预测结果。

8、在本申请一些实施例中，所述条件库普曼算子表示为：

9、

10、其中，为条件向量对应的条件库普曼算子，为零条件基础算子，为t时刻第j个条件分量，为第j个条件分量对应的算子。

11、在本申请一些实施例中，对所述潜状态进行转移表示为：

12、

13、其中，为t时刻的潜状态，为t+1时刻的潜状态，为事件注入矩阵，为t时刻的事件令牌，b为偏置项。

14、在本申请一些实施例中，所述事件令牌由对所述切负荷指令和跳机事件进行阶跃或脉冲检测后压缩得到，所述事件令牌至少包括事件类型、幅值、起止时刻与持续时间。

15、在本申请一些实施例中，所述模式库中第r个模式算子与所述事件门控输出的模式权重α_r(t)满足：

16、

17、其中，为条件向量对应的条件库普曼算子，为第r个模式的基础算子，为第r个模式下第j个条件分量对应的算子，模式权重为t时刻所述电力系统处于第r个市场运行模式的概率。

18、在本申请一些实施例中，通过逐段连乘所述条件库普曼算子得到未来多个时刻的潜状态：

19、

20、其中，为t+h时刻的潜状态，h为预测步数，表示t+k时刻的条件向量，为条件向量对应的条件库普曼算子。

21、在本申请一些实施例中，所述方法还包括：

22、将所述条件向量替换为假设条件向量，基于所述条件库普曼算子对所述潜状态进行线性重放，得到反事实电价波动轨迹。

23、本申请第二方面实施例提出了一种电力价格波动预测装置，包括：

24、获取模块，用于获取电力系统在历史时段内的运行数据与运行条件数据，所述运行数据包括电价数据、负荷数据与电源出力数据，所述运行条件数据包括机组启停状态、切负荷指令与无功调节量；

25、第一编码模块，用于对所述运行数据分别执行延迟嵌入以构造 hankel 矩阵，将所述 hankel 矩阵划分为多个二维子空间补丁并转换为令牌，经编码器处理得到潜状态；

26、第二编码模块，用于将所述机组启停状态、所述切负荷指令与所述无功调节量编码为条件向量；

27、预测模块，用于基于控制仿射的条件库普曼算子，利用所述条件向量对所述潜状态进行转移，得到未来时刻的潜状态，其中所述条件库普曼算子为基础算子与各条件分量对应算子的线性叠加，且所述基础算子和各条件分量对应算子选自模式库中由事件门控输出的模式权重加权组合得到的算子；

28、解码模块，用于通过分位数预测头对所述未来时刻的潜状态进行解码，得到未来时段电价波动的条件分布预测结果。

29、本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

30、所述存储器存储计算机执行指令；

31、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现前述第一方面所述的方法。

32、本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现前述第一方面所述的方法。

33、本申请提供的电力价格波动预测方法，将机组启停状态、切负荷指令与无功调节量等运行条件编码为条件向量，并以此构建对条件向量控制仿射的条件库普曼算子，使电价预测模型能够显式利用已知运行指令作为输入，从而在事件驱动场景下显著提升供需态势感知的准确性。条件库普曼算子为基础算子与各条件分量对应算子的线性叠加，该结构使得潜状态演化对条件向量具有明确的线性依赖关系，当需要推演不同运行指令下的供需态势变化时，仅需对条件向量进行替换并重新线性组合算子，即可通过一次前向计算获得对应的演变轨迹，无需反复迭代或重新训练，从而大幅降低推演计算成本。此外，编码器将延迟嵌入构造的hankel矩阵转换为潜状态，保留了系统的高维动态信息，而分位数预测头直接对潜状态进行解码，能够输出未来时段供需态势的条件分布预测结果，有效刻画供需不平衡可能引发的极端波动区间，为电力系统调度运行提供更全面的态势感知依据。

34、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

1.一种电力价格波动预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件库普曼算子表示为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述潜状态进行转移表示为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述事件令牌由对所述切负荷指令和跳机事件进行阶跃或脉冲检测后压缩得到，所述事件令牌至少包括事件类型、幅值、起止时刻与持续时间。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模式库中第r个模式算子与所述事件门控输出的模式权重α_r(t)满足：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过逐段连乘所述条件库普曼算子得到未来多个时刻的潜状态：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种电力价格波动预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。