一种电力市场现货价格的预警方法及装置与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电力市场现货价格的预警方法及装置。


背景技术：

2.电力市场现货价格，反映的是在电力现货市场中电能量交易价格的情况，其受到负荷变化、燃料成本变化等多种外界因素的影响，所以需要对现货价格进行较为合理而科学的预测并预警，需要考虑到其他因素的影响。
3.现有技术中，向量自回归模型(var模型)为考虑到多种因素相互关系的预警模型，适用于现货价格预警的进行。
4.但是现有的电力市场现货价格的预警方法没有考虑煤炭价格、系统负荷对现货价格的影响，存在电力市场现货价格的预警精度不高的问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种电力市场现货价格的预警方法及装置，提高了对于电力市场现货价格的预警精度，保证了电力系统的稳定性。
6.本技术实施例的第一方面提供了一种电力市场现货价格的预警方法，包括：
7.获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；
8.根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型；
9.根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；
10.根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。
11.在第一方面的一种可能的实现方式中，根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型，具体为：
12.将平均负荷数据和煤炭价格数据设为向量自回归模型的内生变量；
13.将平均电价作为向量自回归模型的研究对象；
14.根据最小信息准则对不同滞后阶数下的信息准则值进行对比，生成对比结果，并根据对比结果确认滞后阶数；
15.根据内生变量、研究对象和滞后阶数建立向量自回归模型。
16.在第一方面的一种可能的实现方式中，还包括：获取预设预警阈值，具体为：
17.根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率；
18.根据历史现货价格波动率获取波动率概率分布数据；
19.根据波动率概率分布数据计算预设预警阈值并获取。
20.在第一方面的一种可能的实现方式中，根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警，具体为：
21.根据价格预测结果与历史现货价格计算预测价格波动率；
22.将预测价格波动率与预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对电力市场现货价
格进行预警。
23.在第一方面的一种可能的实现方式中，将预测价格波动率与预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对电力市场现货价格进行预警，具体为：
24.预设预警阈值包括：第一预警阈值、第二预警阈值和第三预警阈值；
25.当预测价格波动率大于第一预警阈值、小于第二预警阈值时，判定预测价格波动率存在轻微波动，并进行轻度风险预警；
26.当预测价格波动率大于第二预警阈值、小于第三预警阈值时，判定预测价格波动率存在显著波动，并进行中度风险预警；
27.当预测价格波动率大于第三预警阈值时，判定预测价格波动率存在剧烈波动，并进行高度风险预警。
28.在第一方面的一种可能的实现方式中，根据价格预测结果与现货历史价格计算预测价格波动率，具体为：
[0029][0030]
其中，η
forecast
表示预测价格波动率，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格，p
forecast
表示价格预测结果。
[0031]
在第一方面的一种可能的实现方式中，根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率，具体为：
[0032][0033]
其中，ηn表示历史现货价格波动率，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格，p
n-1
表示预设时段中第n-1期的历史现货价格。
[0034]
本技术实施例的第二方面提供了一种电力市场现货价格的预警装置，包括：获取模块、建立模块、生成模块和预测模块；
[0035]
其中，获取模块用于获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；
[0036]
建立模块用于根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型；
[0037]
生成模块用于根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；
[0038]
预测模块用于根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。
[0039]
本技术实施例的第三方面提供了一种移动终端，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机可读程序代码，处理器执行计算机可读程序代码时实现上述的一种电力市场现货价格的预警方法的步骤。
[0040]
本技术实施例的第四方面提供了一种存储介质，存储介质存储计算机可读程序代码，当计算机可读程序代码被执行时实现上述的一种电力市场现货价格的预警方法的步骤。
[0041]
相比于现有技术，本发明实施例提供的一种电力市场现货价格的预警方法及装置，所述方法包括：获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型；根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。
[0042]
其有益效果在于：本发明实施例在根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型，并根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果，最后根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。本发明实施例在对电力市场现货价格进行预警的过程中利用了电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据，考虑了煤炭价格、系统负荷对现货价格的影响，所以提高了价格预测结果的精度；而基于高精度的价格预测结果进行预警，能够有效提高了电力市场现货价格的预警精度。
[0043]
而对于电力市场现货价格的预警，反映了电力市场中可能出现的价格波动，表征了一次能源供应可能存在的风险。现货价格的急剧变化，可能是由于煤炭供应不足或剧增、交通运输变化等多方面的因素导致。而对于电力市场现货价格的高精度预警，能够使相关企业对一次能源供应可能出现的问题制定相应的预案及应对措施，例如增加煤炭开采或减少煤炭出口、增加煤炭库存、升级煤炭供应方式和运输路线等，以减少现货市场价格所带来的风险，规避由于现货市场价格所带来的煤炭供应不足、电力供需不平衡等问题，提高电力系统运行的稳定性。
附图说明
[0044]
图1是本发明一实施例提供的一种电力市场现货价格的预警方法的流程示意图；
[0045]
图2是本发明一实施例提供的概率累计图示意图；
[0046]
图3是本发明一实施例提供的一种电力市场现货价格的预警装置的结构示意图。
具体实施方式
[0047]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0048]
参照图1，是本发明一实施例提供的一种电力市场现货价格的预警方法的流程示意图，包括s101-s104：
[0049]
s101：获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据。
[0050]
其中，所述电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据均以日为周期。对未发布的港煤炭价格，取前后日期煤炭价格的平均值作为当期值。
[0051]
s102：根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型。
[0052]
在本实施例中，所述根据所述平均负荷数据和所述煤炭价格数据建立向量自回归模型，具体为：
[0053]
将所述平均负荷数据和所述煤炭价格数据设为所述向量自回归模型的内生变量；
[0054]
将平均电价作为所述向量自回归模型的研究对象；
[0055]
根据最小信息准则对不同滞后阶数下的信息准则值进行对比，生成对比结果，并
根据所述对比结果确认滞后阶数；
[0056]
根据所述内生变量、所述研究对象和所述滞后阶数建立所述向量自回归模型。
[0057]
具体地，通过eviews软件对平均负荷数据和煤炭价格数据的所有变量序列建立向量自回归模型(var模型)，通过aic信息准则(也称最小信息准则)，对不同滞后阶数下的信息准则值进行对比，选择aic信息准则值最小的情况所对应的滞后阶数，最后根据内生变量、研究对象和滞后阶数建立向量自回归模型。
[0058]
向量自回归模型的回归方程，可由以下公式表示：
[0059][0060]
其中，x表示研究对象，y、z表示内生变量，n表示滞后阶数，ai、bi、ci表示不同滞后阶数所对应的系数，m表示常数项。
[0061]
s103：根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果。
[0062]
s104：根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。
[0063]
在本实施例中，还包括：获取所述预设预警阈值，具体为：
[0064]
根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率；
[0065]
根据所述历史现货价格波动率获取波动率概率分布数据；
[0066]
根据所述波动率概率分布数据计算所述预设预警阈值并获取。
[0067]
在一具体实施例中，所述根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率，具体为：
[0068][0069]
其中，ηn表示所述历史现货价格波动率，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格，p
n-1
表示预设时段中第n-1期的历史现货价格。
[0070]
进一步地，所述预设时段为当前年份的上一年份。
[0071]
在本实施例中，所述根据所述价格预测结果和预设预警阈值，对所述电力市场现货价格进行预警，具体为：
[0072]
根据所述价格预测结果与所述历史现货价格计算预测价格波动率；
[0073]
将所述预测价格波动率与所述预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对所述电力市场现货价格进行预警。
[0074]
在一具体实施例中，所述根据所述价格预测结果与所述现货历史价格计算预测价格波动率，具体为：
[0075][0076]
其中，η
forecast
表示所述预测价格波动率(预测结果与第n期数据之间的波动率)，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格(即历史数据中最后一期的数据)，p
forecast
表示价格预测结果。
[0077]
在一具体实施例中，所述将所述预测价格波动率与所述预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对所述电力市场现货价格进行预警，具体为：
[0078]
所述预设预警阈值包括：第一预警阈值、第二预警阈值和第三预警阈值；
[0079]
当所述预测价格波动率大于所述第一预警阈值、小于所述第二预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在轻微波动，并进行轻度风险预警；
[0080]
当所述预测价格波动率大于所述第二预警阈值、小于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在显著波动，并进行中度风险预警；
[0081]
当所述预测价格波动率大于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在剧烈波动，并进行高度风险预警。
[0082]
由上述明显可得，所述第一预警阈值小于所述第二预警阈值，所述第二预警阈值小于所述第三预警阈值。
[0083]
进一步地，根据历史现货价格波动率绘制概率累计图，请参照图2，图2是本发明一实施例提供的概率累计图示意图。
[0084]
图2中，横坐标为历史现货价格波动率，纵坐标为累积概率，表征了在历史数据中波动率小于某个值的概率。
[0085]
将预警等级设定为红色、黄色、白色三个级别。其中，红色预警表示高度风险范围，现货价格出现剧烈波动，对市场和电力系统运行产生严重影响；黄色预警表示中度风险范围，现货价格波动显著，对市场和电力系统运行产生较大影响；白色预警表示风险关注范围，现货价格波动明显，对市场和电力系统运行产生轻微影响。不同预警等级波动程度由历史数据波动率的概率累计图决定。
[0086]
所以，当所述预测价格波动率大于所述第一预警阈值、小于所述第二预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在轻微波动，并进行轻度风险预警，预警等级为白色预警；当所述预测价格波动率大于所述第二预警阈值、小于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在显著波动，并进行中度风险预警，预警等级为黄色预警；当所述预测价格波动率大于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在剧烈波动，并进行高度风险预警，预警等级为红色预警。
[0087]
进一步地，预设预警阈值的计算过程如下所示：
[0088]
p(η
forecast
＞η
red
)＝1-90％
[0089]
p(η
forecast
＞η
yellow
)＝1-80％
[0090]
p(η
forecast
＞η
white
)＝1-70％
[0091]
p(η
white
＞η
forecast
＞0)＝70％；
[0092]
其中，p表示概率，η
forecast
表示预测结果与历史平均值的波动率，η
red
表示红色预警时对应的波动率，η
yellow
表示黄色预警时对应的波动率，η
white
表示白色预警时对应的波动率。
[0093]
进一步地，将价格预测结果和预警结果发送至预设终端，以使相关企业对一次能源供应可能出现的问题制定相应的预案及应对措施，例如增加煤炭开采或减少煤炭出口、增加煤炭库存、升级煤炭供应方式和运输路线等，以减少现货市场价格所带来的风险，规避由于现货市场价格所带来的煤炭供应不足、电力供需不平衡等问题，提高电力系统运行的稳定性。
[0094]
为了进一步说明电力市场现货价格的预警装置，请参照图3，图3是本发明一实施例提供的一种电力市场现货价格的预警装置的结构示意图，包括：获取模块301、建立模块302、生成模块303和预测模块304；
[0095]
其中，所述获取模块301用于获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；
[0096]
所述建立模块302用于根据所述平均负荷数据和所述煤炭价格数据建立向量自回归模型；
[0097]
所述生成模块303用于根据所述向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；
[0098]
所述预测模块304用于根据所述价格预测结果和预设预警阈值，对所述电力市场现货价格进行预警。
[0099]
在本实施例中，所述根据所述平均负荷数据和所述煤炭价格数据建立向量自回归模型，具体为：
[0100]
将所述平均负荷数据和所述煤炭价格数据设为所述向量自回归模型的内生变量；
[0101]
将平均电价作为所述向量自回归模型的研究对象；
[0102]
根据最小信息准则对不同滞后阶数下的信息准则值进行对比，生成对比结果，并根据所述对比结果确认滞后阶数；
[0103]
根据所述内生变量、所述研究对象和所述滞后阶数建立所述向量自回归模型。
[0104]
在本实施例中，还包括：获取所述预设预警阈值，具体为：
[0105]
根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率；
[0106]
根据所述历史现货价格波动率获取波动率概率分布数据；
[0107]
根据所述波动率概率分布数据计算所述预设预警阈值并获取。
[0108]
在本实施例中，所述根据所述价格预测结果和预设预警阈值，对所述电力市场现货价格进行预警，具体为：
[0109]
根据所述价格预测结果与所述历史现货价格计算预测价格波动率；
[0110]
将所述预测价格波动率与所述预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对所述电力市场现货价格进行预警。
[0111]
在本实施例中，所述将所述预测价格波动率与所述预设预警阈值进行对比，并根据对比结果对所述电力市场现货价格进行预警，具体为：
[0112]
所述预设预警阈值包括：第一预警阈值、第二预警阈值和第三预警阈值；
[0113]
当所述预测价格波动率大于所述第一预警阈值、小于所述第二预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在轻微波动，并进行轻度风险预警；
[0114]
当所述预测价格波动率大于所述第二预警阈值、小于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在显著波动，并进行中度风险预警；
[0115]
当所述预测价格波动率大于所述第三预警阈值时，判定所述预测价格波动率存在剧烈波动，并进行高度风险预警。
[0116]
在一具体实施例中，所述根据所述价格预测结果与所述现货历史价格计算预测价格波动率，具体为：
[0117][0118]
其中，η
forecast
表示所述预测价格波动率，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格，p
forecast
表示价格预测结果。
[0119]
在一具体实施例中，所述根据历史现货价格，计算历史现货价格波动率，具体为：
[0120][0121]
其中，ηn表示所述历史现货价格波动率，pn表示预设时段中第n期的历史现货价格，p
n-1
表示预设时段中第n-1期的历史现货价格。
[0122]
本发明一具体实施例提供了一种移动终端，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机可读程序代码，所述处理器执行所述计算机可读程序代码时实现上述的一种电力市场现货价格的预警方法的步骤。
[0123]
本发明一具体实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储计算机可读程序代码，当所述计算机可读程序代码被执行时实现上述的一种电力市场现货价格的预警方法的步骤。
[0124]
本发明实施例通过获取模块获取电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据；通过建立模块根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型；通过生成模块根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果；通过预测模块根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。
[0125]
本发明实施例在根据平均负荷数据和煤炭价格数据建立向量自回归模型，并根据向量自回归模型进行电力市场现货价格预测，生成价格预测结果，最后根据价格预测结果和预设预警阈值，对电力市场现货价格进行预警。本发明实施例在对电力市场现货价格进行预警的过程中利用了电力系统的平均负荷数据和煤炭价格数据，考虑了煤炭价格、系统负荷对现货价格的影响，所以提高了价格预测结果的精度；而基于高精度的价格预测结果进行预警，能够有效提高了电力市场现货价格的预警精度。
[0126]
而对于电力市场现货价格的预警，反映了电力市场中可能出现的价格波动，表征了一次能源供应可能存在的风险。现货价格的急剧变化，可能是由于煤炭供应不足或剧增、交通运输变化等多方面的因素导致。而对于电力市场现货价格的高精度预警，能够使相关企业对一次能源供应可能出现的问题制定相应的预案及应对措施，例如增加煤炭开采或减少煤炭出口、增加煤炭库存、升级煤炭供应方式和运输路线等，以减少现货市场价格所带来的风险，规避由于现货市场价格所带来的煤炭供应不足、电力供需不平衡等问题，提高电力系统运行的稳定性。
[0127]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。