CN109102155B - 一种超短期节点边际电价概率预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超短期节点边际电价概率预测方法及系统，方法包括：基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布。本发明离线建立了临界区域字典集，在线计算时只需对滚动更新的节点边际电价向量对应的临界区域状态建立离散非时齐马尔科夫链模型，使得大部分的计算在离线状态下完成，能满足在线计算的需要。本发明可广泛应用于电力调度领域。
Description
技术领域
本发明涉及电力调度领域，尤其是一种超短期节点边际电价概率预测方法及系统。
背景技术
在采用实时节点边际电价(节点边际电价又简称LMP)计价模式的电力市场中，调度运行人员通过电价预测结果调整其实时调度运行决策；市场参与者基于电价预测结果合理制定报价决策参与实时交易市场。在“源-荷”互动电力市场下，由于大规模间歇式电源接入电力系统，“互动”运行的多元电源和柔性负荷作为可调度资源参与实时平衡调度。新能源及负荷的预测误差、发电商及柔性负荷市场参与者报价、网络结构的变化等，使得输电系统运行更容易接近其极限容量，导致系统的节点边际电价在短期内变化剧烈，实时电价变得更加难以预测。日益增加的系统阻塞和节点边际电价变化的不确定性给系统调度员和市场参与者都带来了巨大挑战。因此如何在考虑系统发电机、负荷和运行状况不确定性的情况下，准确预测超短期实时节点边际电价变得尤为重要。然而传统的节点边际电价预测方法的预测过程运算量大，难以满足在线计算的需要。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种能满足在线计算需要的实时超短期节点边际电价概率预测方法及系统。
本发明所采取的第一技术方案是：
一种超短期节点边际电价概率预测方法，包括以下步骤：
基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布。
进一步，所述基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集这一步骤，具体包括：
输入预测时间尺度和时间间隔；
以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
进一步，所述根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型这一步骤，具体包括：
以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
进一步，所述根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布这一步骤，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵；
根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数。
进一步，所述采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵这一步骤，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样临界区域编号集历史数据；
根据临界区域编号集历史数据估计临界区域状态不同时段间的转移概率，最终得到估计的临界区域状态概率转移矩阵。
进一步，所述根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数这一步骤，具体包括：
根据估计出的临界区域状态概率转移矩阵计算临界区域状态的概率质量函数，所述临界区域状态的概率质量函数的计算公式为：
其中，PT为临界区域状态IT的概率质量函数，T为预测时间尺度，
为初始临界区域编号状态概率，
为时刻t的临界区域状态概率转移矩阵，t＝0,1,2……，T-1；
由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值，所述实时节点边际电价预测值的计算公式为：
π(d)＝λ(d)·1+GSFTμ(d)
其中，d为净负荷，π(d)为d对应的实时节点边际电价，λ(d)为能量平衡约束影子电价，1为单位矩阵，GSF为发电机转移因子矩阵，GSFT为GSF的转置，μ(d)为线路传输容量约束影子电价。
本发明所采取的第二技术方案是：
一种超短期节点边际电价概率预测系统，包括：
离线计算模块，用于基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
在线建模模块，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
实时节点边际电价概率计算模块，用于根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布。
进一步，所述离线计算模块包括：
输入单元，用于输入预测时间尺度和时间间隔；
离线求解单元，用于以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
进一步，所述在线建模模块具体包括：
滚动更新单元，用于以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
净负荷参数样本集产生单元，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
在线建模单元，用于根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
本发明所采取的第三技术方案是：
一种超短期节点边际电价概率预测系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如第一技术方案所述的超短期节点边际电价概率预测方法。
本发明的有益效果是：本发明一种超短期节点边际电价概率预测方法及系统，基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集，然后根据滚动更新的净负荷预测值在线建立离散非时齐马尔科夫链模型，最后结合多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系得到实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布，基于离线预测历史结果寻求不确定性参数状态空间和解空间的关系，建立临界区域字典集，在线计算时只需对滚动更新的节点边际电价向量对应的临界区域状态建立离散非时齐马尔科夫链模型，即可配合参数规划理论来得出实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布，使得大部分的计算在离线状态下完成，能满足在线计算的需要，适用于实时市场的超短期实时节点边际电价概率预测。
附图说明
图1为本发明一种超短期节点边际电价概率预测方法的步骤流程图；
图2为本发明节点边际电价马尔科夫链模型示意图；
图3为本发明参数状态划分示意图；
图4为本发明实时节点边际电价概率预测流程图；
图5为预测时间尺度为12小时时分别采用本发明的方法和采用简单随机抽样蒙特卡洛模拟法进行预测得到的结果对比图；
图6为预测时间尺度为16小时时分别采用本发明的方法和采用简单随机抽样蒙特卡洛模拟法进行预测得到的结果对比图；
图7为预测时间尺度为22小时时分别采用本发明的方法和采用简单随机抽样蒙特卡洛模拟法进行预测得到的结果对比图；
图8为预测时间尺度为24小时时分别采用本发明的方法和采用简单随机抽样蒙特卡洛模拟法进行预测得到的结果对比图。
具体实施方式
参照图1，一种超短期节点边际电价概率预测方法，包括以下步骤：
基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布。
进一步作为优选的实施方式，所述基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集这一步骤，具体包括：
输入预测时间尺度和时间间隔；
以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
进一步作为优选的实施方式，所述根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型这一步骤，具体包括：
以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
进一步作为优选的实施方式，所述根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布这一步骤，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵；
根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数。
进一步作为优选的实施方式，所述采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵这一步骤，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样临界区域编号集历史数据；
根据临界区域编号集历史数据估计临界区域状态不同时段间的转移概率，最终得到估计的临界区域状态概率转移矩阵。
进一步作为优选的实施方式，所述根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数这一步骤，具体包括：
根据估计出的临界区域状态概率转移矩阵计算临界区域状态的概率质量函数，所述临界区域状态的概率质量函数的计算公式为：
其中，PT为临界区域状态IT的概率质量函数，T为预测时间尺度，
为初始临界区域编号状态概率，
为时刻t的临界区域状态概率转移矩阵，t＝0,1,2……，T-1；
由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值，所述实时节点边际电价预测值的计算公式为：
π(d)＝λ(d)·1+GSFTμ(d)
其中，d为净负荷，π(d)为d对应的实时节点边际电价，λ(d)为能量平衡约束影子电价，1为单位矩阵，GSF为发电机转移因子矩阵，GSFT为GSF的转置，μ(d)为线路传输容量约束影子电价。
与图1的方法相对应，本发明一种超短期节点边际电价概率预测系统，包括：
离线计算模块，用于基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
在线建模模块，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
实时节点边际电价概率计算模块，用于根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布。
进一步作为优选的实施方式，所述离线计算模块包括：
输入单元，用于输入预测时间尺度和时间间隔；
离线求解单元，用于以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
进一步作为优选的实施方式，所述在线建模模块具体包括：
滚动更新单元，用于以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
净负荷参数样本集产生单元，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
在线建模单元，用于根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
与图1的方法相对应，本发明一种超短期节点边际电价概率预测系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如本发明所述的超短期节点边际电价概率预测方法。
本发明基于马尔科夫链模型和多参数规划理论，提出一种混合预测模型，预测实时节点边际电价的概率统计信息，应用于实时电力市场调度决策问题。如图2所示，本发明采用非时齐马尔科夫链模型描述实时节点边际电价时序特性，利用转移概率描述未来实时节点边际电价和当前系统运行状况的关联性。本发明采用拟蒙特卡洛模拟法生成状态概率转移矩阵，在保证预测精度的前提下，进一步提高了大规模电力系统的本发明计算速度。基于多参数规划方法存储历史节点边际电价序列，本发明还提出一种快速预测实时节点边际电价的方法。下面对本发明的基础理论及具体实现过程进行详细说明：
一、离线临界区域动态求取模型
由多参数规划理论的临界区域和优化问题拉格朗日对偶问题的关系可知：当线性规划成本函数为线性函数或二次型函数的情况下，由参数样本和对应已知临界区域的信息可快速求取系统节点边际电价，并预测输电线路的阻塞情况。因而本发明方法本质上是基于预测的临界区域出现规律，从而预测实时节点边际电价时序特性。
在离线状态下，将考虑安全约束的直流潮流最优模型看作是以净负荷d为参数的多参数规划问题，则系统节点边际电价可以看作是参数d的分段线性常数/仿射函数，如下式(1)所示：
π(d)＝λ(d)·1+GSFTμ(d) (1)
假设最优调度决策变量可表示为：
其中Gi、
均为常数。
由净负荷历参数史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数状态空间(如图3所示)，离线求解临界区域字典集{Di}，其对应最优决策变量g*(d)分段线性仿射函数公式(2)及节点边际电价π(d)分段线性常数/仿射函数公式(1)。
二、在线马尔科夫链概率预测
本发明采用非时齐马尔科夫链模型描述实时节点边际电价的时序特性，可以等效为采用离散时序马尔科夫链预测临界区域的出现规律。
为更好描述本问题，首先将时间轴划分成有着相同间隔长度Δt的时间段t＝1,2,…,T。定义临界区域编号(Critical Region Index，CRI)
其中，T表示预测时间尺度；M表示拟蒙特卡洛模拟次数，
表示字典集
中任意一个字典原子(临界区域)
的编号。可以将临界区域编号序列(即临界区域编号集合)描述成一个非时齐的马尔科夫过程，表示为{It|t＝1,2,…,T}。所有可能出现的临界区域集合构成了临界区域状态空间，记为Ω。t时刻的临界区域状态变量定义为It，表示t时刻所有出现的临界区域编号集。
本发明通过预测临界区域状态It来预测实时节点边际电价LMPt。相比现有直接预测LMPt的点预测方法，采用本发明方法预测临界区域状态It进而求取LMPt有巨大的优势：实时节点边际电价波动性大，点预测方法难以准确预测；本发明离线得到的临界区域字典集节省了计算直流最优潮流时间，能满足在线计算要求。
本发明具有时序关联性的临界区域状态序列It是基于离线求取的临界区域字典集，通过建立其离散非时齐马尔科夫链模型得到的。特别地，本发明建立的状态随机序列{It:t＝1,2,…,T}(T为预测时间尺度)，为一个一阶非时齐马尔科夫链模型(Time in-homogeneous first-order Markov chain，TIFOMC)。非时齐意味着状态转移和部分时变参数变量相关，如负荷序列样本，系统实际运行状态等。
其中，非时马尔科夫链模型由如下元素定义：
1)基于临界区域编号集合组成的状态空间Ω；
2)初始临界区域编号状态概率
3)状态概率转移矩阵集合：
Q≡{Qt,t+1},t＝0,…,T-1 (4)
其中，Qt,t+1(i,j)＝Pr(It+1＝ej|It＝ei)。该式说明It+1在t+1时刻的状态ej只与t时刻的状态ei有关，与之前任意历史时刻的数据无关。
实际中，可根据临界区域编号序列历史数据估计得到临界区域状态概率转移估计矩阵
则临界区域状态IT的概率质量函数(probability massfunction，PMF)为：
而临界区域状态IT对应的该时刻的实时节点边际电价状态值由式(1)分段线性仿射函数求得。
三、拟蒙特卡洛模拟法估计临界区域状态概率转移矩阵
可根据预测时间窗口[t0,tT]收集的临界区域编号序列数据得到一步状态概率转移矩阵Qt,t+1。而估计得到的状态概率转移矩阵
表示如下：
在t＝T-1时刻，非时齐一阶状态概率转移矩阵是一个形如IT-1×IT的矩阵。其中每一个元素
表示当前时刻状态值为It且下一时刻状态值为It+1的概率。
特别地，Qt,t+1(i,j)的估计量可以由下式求得：
其中，nt,t+1(i,j)表示基于时间窗口[tt,tt+1]观测到的临界区域序列参数样本由状态ei转移到状态ej的频次。
而临界区域状态概率转移估计矩阵
则由拟蒙特卡洛模拟产生的抽样数据求得。
拟蒙特卡洛模拟法通过产生确定性低偏差率的点阵代替蒙特卡洛模拟法抽样得到的伪随机数集合，相比于常规蒙特卡洛模拟法具有更好的性能。拟蒙特卡洛模拟法从改进积分误差收敛速度的角度入手，产生低偏差率的点阵，将其均匀地填充至单位超立方体空间中，以提高求取积分问题的计算效率。
四、本发明的具体实现流程：
本发明所提出的混合模型包括两部分：离线临界区域动态求取模型和在线马尔科夫链概率预测模型。本发明实时节点边际电价概率预测方法在离线计算过程中，对多参数规划问题的参数空间建立临界区域字典集；在实时调度计算中，系统以预设时间间隔(如每5min)滚动更新净负荷预测值。而在线计算过程中，本发明首先基于更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并根据更新的数据在线建立临界区域状态马尔科夫链模型，然后采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，最后由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数，具体的算法流程参见图4。
为验证本发明所提出的混合模型对实时LMP和系统输电阻塞概率预测方法的准确性和高效性，本实施例还采用了神经网络点预测方法(CE)、正态分布拟合法(NM)和简单随机抽样蒙特卡洛模拟法(MC)对实时LMP进行概率预测，并与本发明所提出的基于马尔科夫链和多参数规划混合模型(HM)概率预测方法进行如下对比分析：
(1)算法预测精度对比
本实施例采用布莱尔分数(BS)指标衡量HM、CE、NM、MC四种方法的预测精度(指标参见公式(8))：
式中，P(i)是基于所采用的预测方法发生事件i的概率，O(i)是事件i的实际概率(如果不发生则为0)，N是预测事件数量。
采用总变差距离(total variation distance，TV)指标衡量HM、NM两种概率预测方法相对MC(M＝10000)方法的精度：
式中，Q(i)是采用MC预测方法发生事件i时的概率。总变差距离指标衡量了概率预测方法的预测精度，其指标取值范围为[0,1]。取值越大，预测精度越差。
表1列举了不同算法在全天提前1小时概率预测中预测精度指标均值的对比。
表1
| 算法 | HM | CE | NM | MC |
| E[BS] | 0.421 | 0.734 | 0.644 | 0.424 |
| E[TV] | 0.028 | - | 0.435 | - |
其中，布莱尔分数取值BS(HM)≈BS(MC)<BS(NM)<BS(CE)。MC方法精度较高但是计算速度较慢，一般作为对比算法衡量其他方法的预测精度。
表1的结果说明，相比与NM、CE算法，本发明所提出的算法的精度最高。总变差距离指标一般用来衡量概率预测方法的精度，以MC作为参考算法TV(HM)<TV(NM)。与上述指标结果吻合，采用本发明所提出的算法的预测精度最高，验证了本发明算法的准确性。
(2)不同新能源渗透率下算法的适用性分析
图5、图6、图7和图8分别为采用直接蒙特卡洛法和本发明所提出的方法提前1小时进行临界区域编号概率预测的结果对比。采用这两种方法均通过预测临界区域编号的概率分布，进而求取LMP概率分布。在图6、图7和图8中，新能源渗透率分别为5.5％、7％和9％，两种方法的临界区域编号概率分布均很贴合。在图5中，该时段新能源渗透率为26％，临界区域编号概率分布波动较大。然而HM方法和MC方法临界区域编号1的概率分别为0.32和0.33，此时LMP的值计算得35$/MW。采用CE方法不能获得临界区域编号概率分布，该方法预测得到LMP的值为40$/MW。此刻，LMP实际值为35$/MW。故在该时段采用CE方法
由于LMP的离散分布特性，基于点预测的CE方法很难准确预测LMP的值，同时该结论也验证了本发明的算法在不同新能源渗透率情况下的适用性均较高。
综上所述，本发明的方案基于离线(日前)预测结果寻求不确定性参数状态空间和解空间的关系，建立临界区域字典集；并基于在线滚动预测模型对出现的实时节点边际电价向量(对应临界区域的编号值)建立离散非时齐马尔科夫链模型；通过拟蒙特卡洛模拟法估计临界区域的一步状态概率转移矩阵，并求取实时节点边际电价概率分布。由于本发明在离线状态下已经完成了大量计算，使得本发明的方案适用于实时市场的超短期实时节点边际电价概率预测。在系统状态模型不发生改变的情况下，本发明可重复利用离线计算的临界区域字典集，进一步节省计算成本。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (7)
1.一种超短期节点边际电价概率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布；
所述根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布，包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵；
根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数；
所述采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵这一步骤，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样临界区域编号集历史数据；
根据临界区域编号集历史数据估计临界区域状态不同时段间的转移概率，最终得到估计的临界区域状态概率转移矩阵；
所述根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数这一步骤，具体包括：
根据估计出的临界区域状态概率转移矩阵计算临界区域状态的概率质量函数，所述临界区域状态的概率质量函数的计算公式为：
其中，PT为临界区域状态IT的概率质量函数，T为预测时间尺度，
为初始临界区域编号状态概率，
为时刻t的临界区域状态概率转移矩阵，t＝0,1,2……，T-1；
由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值，所述实时节点边际电价预测值的计算公式为：
π(d)＝λ(d)·1+GSFTμ(d)
其中，d为净负荷，π(d)为d对应的实时节点边际电价，λ(d)为能量平衡约束影子电价，1为单位矩阵，GSF为发电机转移因子矩阵，GSFT为GSF的转置，μ(d)为线路传输容量约束影子电价。
2.根据权利要求1所述的一种超短期节点边际电价概率预测方法，其特征在于：所述基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集这一步骤，具体包括：
输入预测时间尺度和时间间隔；
以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
3.根据权利要求2所述的一种超短期节点边际电价概率预测方法，其特征在于：所述根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型这一步骤，具体包括：
以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
4.一种超短期节点边际电价概率预测系统，其特征在于：包括：
离线计算模块，用于基于净负荷参数的历史数据离线计算对应的临界区域字典集；
在线建模模块，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷参数样本集，并基于离线计算的临界区域字典集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型；
实时节点边际电价概率计算模块，用于根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布；
所述根据在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型以及多参数规划理论中临界区域和拉格朗日对偶问题的关系，计算实时节点边际电价的预测值及对应的概率分布，包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵；
根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数；
所述采用拟蒙特卡洛模拟法抽样数据计算临界区域状态不同时段间的转移概率，从而估计出临界区域状态概率转移矩阵，具体包括：
采用拟蒙特卡洛模拟法抽样临界区域编号集历史数据；
根据临界区域编号集历史数据估计临界区域状态不同时段间的转移概率，最终得到估计的临界区域状态概率转移矩阵；
所述根据临界区域状态概率转移矩阵由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值及对应的概率质量函数这一步骤，具体包括：
根据估计出的临界区域状态概率转移矩阵计算临界区域状态的概率质量函数，所述临界区域状态的概率质量函数的计算公式为：
其中，PT为临界区域状态IT的概率质量函数，T为预测时间尺度，
为初始临界区域编号状态概率，
为时刻t的临界区域状态概率转移矩阵，t＝0,1,2……，T-1；
由多参数规划拉格朗日对偶问题和临界区域的线性仿射关系求取实时节点边际电价预测值，所述实时节点边际电价预测值的计算公式为：
π(d)＝λ(d)·1+GSFTμ(d)
其中，d为净负荷，π(d)为d对应的实时节点边际电价，λ(d)为能量平衡约束影子电价，1为单位矩阵，GSF为发电机转移因子矩阵，GSFT为GSF的转置，μ(d)为线路传输容量约束影子电价。
5.根据权利要求4所述的一种超短期节点边际电价概率预测系统，其特征在于：所述离线计算模块包括：
输入单元，用于输入预测时间尺度和时间间隔；
离线求解单元，用于以净负荷为参数，基于净负荷参数历史数据预测样本集动态求取对应的临界区域集合，划分参数空间，以离线求解出对应的临界区域字典集。
6.根据权利要求5所述的一种超短期节点边际电价概率预测系统，其特征在于：所述在线建模模块具体包括：
滚动更新单元，用于以预设时间间隔滚动更新负荷预测值；
净负荷参数样本集产生单元，用于根据滚动更新的净负荷预测值产生净负荷时序样本序列作为净负荷参数样本集；
在线建模单元，用于根据预测时间尺度、时间间隔以及净负荷参数样本集在线建立反映临界区域状态的离散非时齐马尔科夫链模型，所述在线建立的离散非时齐马尔科夫链模型的定义元素包括：基于临界区域编号集组成的状态空间、初始临界区域编号状态概率和临界区域状态概率转移矩阵。
7.一种超短期节点边际电价概率预测系统，其特征在于：包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-3任一项所述的超短期节点边际电价概率预测方法。
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