一种市场边界自适应修正方法及相关装置与流程

本发明涉及新能源，尤其涉及一种市场边界自适应修正方法及相关装置。

背景技术：

1、随着风电、光伏等新能源装机规模持续增加，区域电力系统正在由传统“可控电源为主”的运行模式转向“高比例新能源接入”的运行模式。新能源出力受天气、季节、地形、场站设备状态等因素影响，具有明显的随机性、波动性和不确定性，其预测结果直接影响日前发电计划制定、日内滚动调整、实时市场出清边界计算以及偏差考核等多个环节。目前，多个地区已开展电力现货市场建设，随着新能源场站不断增加、入市比例不断提高，市场化新能源偏差已成为现货系统和实际电网最主要的偏差来源，严重影响电网安全和市场公平。

2、目前，针对新能源预测偏差的修正处理主要采用两种方式。其一，由运行人员根据实际出力与预测曲线的偏差进行人工主观修正，该方式直接依赖于运行人员的个人经验，不同人员在相同偏差条件下可能给出不同的修正结果，导致修正标准不统一、一致性差，且难以实时响应快速变化的市场运行状态。其二，采用固定参数进行修正，例如设定固定的平滑系数或修正比例对所有时段按同一规则进行调整，该类方法实现简单但规则固定，无法根据实际运行条件的变化动态调整修正策略。

3、然而，上述方案至少存在以下问题：一是人工修正方式主观性强，修正标准不统一，难以实时响应市场运行状态的变化；二是固定参数修正方式无法根据实时电价波动、偏差考核单价变化以及系统备用裕度变化等市场风险因素进行自适应调整，导致修正效果与市场实际风险需求不匹配；此外，现有修正方式缺少对修正结果可信程度的量化评估机制，也未与现货市场出清风险有效耦合，在数据异常或通信中断等情况下仍可能继续执行修正，存在将异常数据引入市场出清流程的安全风险。综上，现有修正方案难以根据市场运行风险自适应调整修正策略，且缺乏对修正结果可信度的量化评估与风险耦合机制。

技术实现思路

1、本发明提供了一种市场边界自适应修正方法及相关装置，用于解决现有修正方案难以根据市场运行风险自适应调整修正策略，且缺乏对修正结果可信度的量化评估与风险耦合机制的问题。

2、有鉴于此，本发明第一方面提供了一种市场边界自适应修正方法，所述方法包括：

3、获取新能源未来多个时段的新能源可用出力原始预测曲线以及当前时刻的运行参数；

4、根据所述运行参数识别当前市场场景，所述当前市场场景包括正常场景、高风险场景以及异常场景；

5、计算新能源实际出力与预设目标出力之间的预测偏差，并根据所述当前市场场景和所述预测偏差的偏差方向对所述预测偏差进行加权处理，得到场景加权误差；

6、根据所述场景加权误差更新当前时刻的预测修正置信度，并根据更新后的预测修正置信度计算修正系数；

7、通过所述修正系数对所述新能源可用出力原始预测曲线中各未来时段的预测值进行多步滚动修正，并根据修正后预测值构建修正后的新能源可用出力预测曲线。

8、可选地，所述根据所述运行参数识别当前市场场景，所述当前市场场景包括正常场景、高风险场景以及异常场景，包括：

9、根据所述运行参数构建市场场景特征向量，所述市场场景特征向量包括实时电价、偏差考核单价、备用比例和新能源波动率；

10、判断所述运行参数的数据质量是否正常；

11、当所述数据质量异常时，判定当前市场场景为异常场景；

12、当所述数据质量正常时，根据所述实时电价、所述偏差考核单价、所述备用比例和所述新能源波动率分别与各自对应的阈值进行比较，并根据比较结果判定当前市场场景为正常场景或高风险场景。

13、可选地，所述计算新能源实际出力与预设目标出力之间的预测偏差，并根据所述当前市场场景和所述预测偏差的偏差方向对所述预测偏差进行加权处理，得到场景加权误差，包括：

14、获取预设目标出力，并计算当前时刻的新能源实际出力与所述目标出力之差，得到预测偏差；

15、当所述当前市场场景为所述正常场景时，将所述预测偏差作为场景加权误差；

16、当所述当前市场场景为所述高风险场景且所述预测偏差为负值时，以第一权重对所述预测偏差进行放大，得到场景加权误差；

17、当所述当前市场场景为所述高风险场景且所述预测偏差为非负值时，以第二权重对所述预测偏差进行缩小，得到场景加权误差，所述第一权重大于所述第二权重。

18、可选地，所述根据所述场景加权误差更新当前时刻的预测修正置信度，包括：

19、根据所述当前市场场景确定自适应平滑系数，根据所述场景加权误差计算归一化误差贡献；

20、获取上一时刻的预测修正置信度，并根据所述自适应平滑系数、所述归一化误差贡献和所述上一时刻的预测修正置信度进行递推更新，得到当前时刻的预测修正置信度。

21、可选地，所述根据更新后的预测修正置信度计算修正系数，包括：

22、根据更新后的预测修正置信度确定理想修正系数；获取当前时刻的区域实际备用比例，并根据所述区域实际备用比例确定修正系数上限；比较所述理想修正系数与所述修正系数上限，取两者中的较小值作为最终的修正系数。

23、可选地，所述通过所述修正系数对所述新能源可用出力原始预测曲线中各未来时段的预测值进行多步滚动修正，包括：

24、根据所述更新后的预测修正置信度生成修正方向因子；

25、根据各未来时段分别对应的预测步长确定各未来时段分别对应的时间衰减因子，所述时间衰减因子随所述预测步长的增大而减小；

26、对各未来时段，分别根据所述修正系数、该未来时段对应的所述时间衰减因子和所述修正方向因子对该未来时段的原始预测值进行修正，得到该未来时段修正后的新能源可用出力预测值。

27、可选地，所述该未来时段修正后的新能源可用出力预测值的计算表达式为：

28、；

29、；

30、式中，为未来第个时段的修正后的新能源可用出力预测值，为未来第个时段的时间衰减因子，为所述修正系数，为未来第个时段的原始预测值，为修正方向因子，为区域新能源装机容量。

31、本发明第二方面提供一种市场边界自适应修正系统，所述系统包括：

32、获取单元，用于获取新能源未来多个时段的新能源可用出力原始预测曲线以及当前时刻的运行参数；

33、识别单元，用于根据所述运行参数识别当前市场场景，所述当前市场场景包括正常场景、高风险场景以及异常场景；

34、计算单元，用于计算新能源实际出力与预设目标出力之间的预测偏差，并根据所述当前市场场景和所述预测偏差的偏差方向对所述预测偏差进行加权处理，得到场景加权误差；

35、更新单元，用于根据所述场景加权误差更新当前时刻的预测修正置信度，并根据更新后的预测修正置信度计算修正系数；

36、修正单元，用于通过所述修正系数对所述新能源可用出力原始预测曲线中各未来时段的预测值进行多步滚动修正，并根据修正后预测值构建修正后的新能源可用出力预测曲线。

37、本发明第三方面提供一种市场边界自适应修正设备，所述设备包括处理器以及存储器：

38、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

39、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的市场边界自适应修正方法的步骤。

40、本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的市场边界自适应修正方法。

41、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

42、本发明提供的一种市场边界自适应修正方法，首先通过获取新能源未来多个时段的新能源可用出力原始预测曲线以及当前时刻的运行参数，并根据运行参数识别当前市场场景，实现了修正策略与市场运行风险的动态耦合，解决了现有固定参数修正方式无法根据市场风险因素进行自适应调整的问题；然后计算新能源实际出力与预设目标出力之间的预测偏差，并根据当前市场场景和偏差方向对该预测偏差进行差异化加权处理，使得在高风险场景下系统能够自动提高对关键偏差的敏感性，在正常场景下保持平稳响应；接着通过场景加权误差递推更新预测修正置信度，并根据置信度计算修正系数，建立了可量化、可解释的自动修正规则，解决了现有修正方式缺少对修正结果可信程度量化评估机制的问题；最后通过修正系数对各未来时段的预测值进行多步滚动修正并构建修正后的预测曲线，使近时段预测更快响应最新运行偏差、远时段预测保持相对稳定；同时当运行参数异常时识别为异常场景并自动停止修正，解决了现有方案在数据异常时仍继续执行修正、将异常数据引入后续流程的安全风险问题。本发明实现了从场景识别、偏差加权、置信度量化到滚动修正的全流程自适应，减少了人工经验干预，提高了修正结果的一致性和自动化水平。综上，本发明解决了现有修正方案难以根据市场运行风险自适应调整修正策略，且缺乏对修正结果可信度的量化评估与风险耦合机制的问题。