CN111027779A - 一种储能项目自充自用综合电价模拟预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电价模拟预测方法,可以将历史电价数据通过模拟分解算法进行分解,得到其季节性趋势和随机性趋势,通过模型进行优化训练得到其分别的参数,进而可以得到对应季节性模型和随机性模型的模拟预测结果,然后将每个模拟预测结果进行叠加即可得到电价的模拟预测结果。由于将高度非线性的历史电价数据进行季节性趋势和随机性趋势的分解,再对分解结果进行预测,对于每个分解结果而言,预测过程可以避免高度非线性的问题,因此每个模型的预测结果就会更准确,将预测结果进行叠加即可得到基于历史电价数据的实际预测结果,从而可以使实际的预测结果也更加准确。
Description
技术领域
本发明涉及一种储能项目充放电管理技术领域, 特别涉及一种结合均值回归和跳跃扩散的电价模拟预测方法。
背景技术
随着近年来随着储能设备的迅速发展, 通过储能设备达到削峰填谷和高价卖低价买被越来越多的企业所接受。基于国家对能耗双控的经济性以及最新的政策要求, “削峰填谷”项目成为了工商业储能行业的主流. “削峰填谷” 是指通过供电系统中的储能设备, 在用电低谷期存储电能, 在用电高峰期释放电能, 满足社会发展的用电需求. “削峰填谷” 的经济效应有两部分组成即用电单位在用电高峰期(高电价时期)使用储能设备放电和在用电低谷期(低电价时间)使用储能设备充电。目前对于企业自用的电价涉及到当地的分时电价计价规则以及当地的不同时间段的用电情况及企业消纳情况往往很难预测。随着行业的发展, 无论是储能项目的投资企业还是用电企业都需要预测综合电价情况, 以此作为基准进行未来收益预测并进行决策是否实施储能项目以及如何实施充放电计划。所以如何进行综合电价的预测, 进而进行合理的充放电安排是行业内目前亟需解决的问题。
发明内容
本发明是针对储能系统自充自用综合电价无法准确预测的问题, 结合均值回复和跳跃扩散的电价模拟预测方法, 基于当地历史电价数据, 预测市场电价。本发明公开了一种电价模拟预测方法, 可以将历史电价数据通过模拟分解算法进行分解, 得到其季节性趋势和随机性趋势, 通过模型进行优化训练得到其分别的参数, 进而可以得到对应季节性模型和随机性模型的模拟预测结果, 然后将每个模拟预测结果进行叠加即可得到电价的模拟预测结果. 由于将高度非线性的历史电价数据进行季节性趋势和随机性趋势的分解, 再对分解结果进行预测, 对于每个分解结果而言, 预测过程可以避免高度非线性的问题, 因此每个模型的预测结果就会更准确, 将预测结果进行叠加即可得到基于历史电价数据的实际预测结果, 从而可以使实际的预测结果也更加准确,具体实施流程图如图4所示。
附图说明
图1是本发明实施中样本电力价格曲线图。
图2是本发明实施中求解效果图。
图3是本发明实施中模拟电价和实际电价的对比图。
图4是本发明实施中的流程图。
具体实施方式
步骤一、通过测量或取得历史数据的方式, 获得该区域的小时级历史电价数据:样本电力价格曲线如图1所示。
步骤二、对每小时电价数据进行分析:首先通过使用具有季节性和跳跃成分的均
值回归模型来模拟电价。该模型是使用历史电价数据在实际概率下进行训练和校准。对于
电价数据的特点, 首先电价会随着电力负荷波动变化, 当在电力需求高峰期,价格会上
涨, 当电力需求低谷期, 价格会下降。此外电价也具有显着的季节性成分,并且回复到平
均水平。在该发明中, 这些特征应纳入电价预测模型模型中。对于电价本身数据的特点,
我们首先采用函数:
例如: 起始日期为2018/1/1, 那:
…,
而log(price) with Seasonality removed 为:
步骤三、将季节性将从价格的对数数据中删除, 接着我们通过均值回归模型提炼出电价数据的跳跃性点:
步骤四、在实际使用中, 模拟电价通过季节部分和跳跃部分叠加而成。如图3所示:
本发明的有益效果在于: 本发明储能项目自充自用综合电价模拟预测方法, 解决了之前储能行业内无法很好地预测自充自用电价的问题。预测可以帮助储能设备投资企业更加准确的评估储能设备的投资收益情况。
Claims (4)
1.步骤一、通过测量或取得历史数据的方式, 获得该区域的小时级历史电价数据:样本电力价格曲线如图1所示。
2.步骤二、对每小时电价数据进行分析:首先通过使用具有季节性和跳跃成分的均值回归模型来模拟电价,
该模型是使用历史电价数据在实际概率下进行训练和校准,
对于电价数据的特点, 首先电价会随着电力负荷波动变化, 当在电力需求高峰期,价格会上涨, 当电力需求低谷期, 价格会下降,
此外电价也具有显着的季节性成分,并且回复到平均水平,
在该发明中, 这些特征应纳入电价预测模型模型中,
例如: 起始日期为2018/1/1, 那:
…,
而log(price) with Seasonality removed 为:
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CN201911318615.8A CN111027779A (zh) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | 一种储能项目自充自用综合电价模拟预测方法 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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ES2912317A1 (es) * | 2021-12-24 | 2022-05-25 | Univ Madrid Politecnica | Sistema y método de comunicación para la optimización del consumo en una red de distribución eléctrica |
CN115249166A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-10-28 | 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 | 出清电价预测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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2019
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