CN111127114A - 一种电力负荷申报数据的确定方法以及装置 - Google Patents

一种电力负荷申报数据的确定方法以及装置 Download PDF

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    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply

Abstract

本发明适用于能源技术领域，提供了一种电力负荷申报数据的确定方法及装置，该方法包括：确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。本发明提供的电力负荷的确定方法使得售电公司可以更加全面准确的预测负荷申报值，从而可以制定更优的申报策略，使得在日前市场的价格变化中获得更大利益。

Description

一种电力负荷申报数据的确定方法以及装置
技术领域
本发明属于能源技术领域，尤其涉及一种电力负荷申报数据的确定方法及装置。
背景技术
在电力日前现货交易市场中，人们为了平衡合同交易与实际符合之间的偏差，会相对于实时运行提前一天进行的次日24小个时进行电能交易，即在每个执行日的前一天，售电公司需要对签约用户总体在执行日中每小时的用电负荷量进行预测，同时也要对在执行日中每小时的电价进行预测，以便根据预测结果制定申报策略，从而可以在日前市场的价格变化中进行交易套利。
目前仅根据现有预测电价进行负荷申报值，无法使得申报后在执行日时获得更大利益。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种电力负荷申报数据的确定方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术无法更全面准确的计算电力负荷申报只，从而制定更优的申报策略的问题。
本发明实施例的第一方面，提供了一种电力负荷申报数据的确定方法，包括：
确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；
根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；
根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
优选地，所述根据所述执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点，包括：
根据所述预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点；
从所述候选预测价格差数据点中确定正向变化的第一数据点和反向变化的第二数据点。
优选地，所述根据执行日对应的预测价格差概率分布信息预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点，包括：
根据预设规则确定所述候选预测价格差数据点的数量为n，其中n为非负整数；
从预测价格差数据概率大于预设阈值的数据点中选取预测价格差概率数值最大的n个数据点作为候选数据点。
优选地，所述根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点，还包括：
将第一数据点和第二数据点以外的数据点，作为第三数据点。
优选地，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第一数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第一数据点对应的负荷申报数据。
优选地，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第二数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第二数据点对应的负荷申报数据。
优选地，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第三数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第三数据点对应的负荷申报数据。
本发明实施例的第二方面，提供了一种电力负荷申报数据的确定装置，包括：
第一确定模块，用于确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；
第二确定模块，用于根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；
第三确定模块，用于根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
本发明实施例的第三方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述电力负荷申报数据的确定方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述电力负荷申报数据的确定方法的步骤。
本发明实施例提供的电力负荷申报数据的确定方法的有益效果至少在于：本发明实施例首先通过确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据，其次根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点，最后根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，从而根据预测结果制定申报策略，从而可以在实施对日前市场的价格变化中进行交易套利。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的电力负荷申报数据的确定方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种电力负荷申报数据的确定方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例提供的电力负荷申报数据的确定装置的示意图；
图4是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本发明实施例将一种电力负荷申报数据的预测方法，以实现对于电力负荷申报数据更准确的预测。如图1所示，本实施例中方法包括以下步骤：
S101：确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据。
可以理解的是，预测价格差概率分布信息包括执行日当天预测价格差及预测价格差所对应的概率。价格差为预测执行日当天某一时段的电力价格与执行日前一日对应时段的实际价格之差。在电力现货日前市场中，执行日当天的电力价格与执行日当天的实际电力负荷值成正比关系，即当执行日当天的实际电力负荷值增大时，可以认为执行日当天的电力价格也随之成比例增长即会涨价，反之则可以认为会降价，当执行日当天电力负荷值与执行日前一日的实际电力负荷值相同时，则可以认为执行日当天电力价格不变。执行日当天的实际电力负荷值与执行日当天的影响因素(如温度、湿度、天气、是否为工作日或节假日等)有关。
由于执行日当天的影响因素可能出现多种情况，使得在预测执行日当天的电力价格时会出现一个预测价格差概率分布。预测价格差概率可包括涨平概率或跌平概率两种电力价格变化概率类型。涨平概率为涨价概率与平价概率之和，跌平概率为跌价概率与平价概率之和。涨价概率即为价格差为正的概率，平价概率即为价格差为0的概率，跌价概率即为价格差为负的概率。
可以利用预测模型，根据影响信息及历史负荷数据预测执行日的各所述数据点对应的负荷预测数据。影响信息可包括历史天气，如最高温度数据、最低温度数据、平均温度数据、天气状况等及日期因素，如执行日是否为工作日或休息日或节假日等。预测模型中可包括相关的回归算法，利用该回归算法通过采用天气因素及日期因素能够对执行日的各所述数据点对应的负荷进行预测，为后续计算提供数据来源，使结果更加准确。
S102：根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点。
在本步骤中，第一数据点可以视为是在执行日当天，电力价格变化概率类型为涨价概率的点，第二数据点可以视为是在执行日当天，电力价格变化概率类型为涨价概率的点，第三数据点可以视为是在执行日当天，电力价格变化概率类型为平价概率的点。
在本步骤中，将执行日当天所有数据点分为三类，为后续分类计算做基础，以便获得更加全面准确的计算结果。
S103：根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
在本步骤中，由于将执行日当天的数据点分为三类数据点，每种类型的数据点分别对应不同调整策略，根据数据点类型按照对应调整策略对前述执行日的各所述数据点对应的负荷预测数据进行进一步调整，最终得到负荷申报数据。
在本实施例中，先确定执行日对应的预测价格差数据及执行日的各所述数据点对应的负荷预测数据，再根据所述预测价格差概率分布，将执行日对应的数据点分为第一数据点、第二数据点和第三数据点，最后根据预设的调整策略，分别对第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
通过以上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是：通过对执行日各数据点对应的预测价格差的分析，将数据点分为三类：第一数据点、第二数据点及第三数据点，再对各类数据点对应的负荷预测数据采用不同的调整方法，得到该数据点的负荷申报数据，从而更加全面准确的对于符合申报数据进行预测。
图1所示仅为本发明所述方法的基础实施例，在其基础上进行一定的优化和拓展，还能够得到所述方法的其他优选实施例。
如图2所示，为本发明所述电力负荷申报数据的预测方法的另一个具体实施例。本实施例在前述实施例的基础上，结合具体场景进行说明。所述方法具体包括以下步骤：
S201：确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据。
在本步骤中，由于预测价格差可包括涨平概率或跌平概率两种电力价格变化概率类型，首先要根据预测出的涨价概率、平价概率及跌价概率对数据点进行初步判断，选取各数据点对应的涨价概率、平价概率及跌价概率中最大的一个概率，若某一数据点最大概率类型为涨价概率，则计算该数据点对应的涨价概率与平价概率之和，即该数据点对应的涨平概率，若该数据点最大概率类型为跌价概率，则计算该数据点对应的跌价概率与平价概率之和，即该数据点对应的跌平概率，若该数据点最大概率类型为平价概率，则先不进行计算。
S202：根据所述预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点。
本步骤中涉及的确定数据点的过程可通过第一确定模块中的第一确定单元实现。所述确定数据点的过程包括：根据预设规则确定所述候选预测价格差数据点的数量为n；从价格差预测概率数据大于预设阈值的数据点中选取价格差预测概率数值最大的n个数据点作为候选数据点。
预设阈值为历史时刻的最大涨平概率或跌平概率的平均值，可以人为进行调整，以便控制风险。此时，需要设置一个风险偏值，假设风险偏好值为1-10(可进行调整)中任意一整数，可以认为，当风险偏好值为1时，所需要承担的风险最小，随着风险偏好值的增加，所需要承担的风险会逐渐增大，当风险偏好值为最大值10时，所需要承担的风险最大。
在本步骤中，根据价格差预测概率大于预设阈值的数据点的数量与风险偏好值可以计算出n具体数值。首先根据价格差预测概率大于预设阈值的数据点的数量与设定的风险偏好最大值之比确定博利点，当风险偏好值每增加1时，则增加一倍对应的博利点，选取计算结果中小数点前的整数，不对计算出的结果进行四舍五入计算处理，所得到的整数即为n，即候选数据点的个数。
假设数据点以小时级为单位。也就是说在执行日所对应的全部数据点中包括了一天中的0时至23时共24个数据点。假设当24个数据点中有6个数据点对应的价格预测差概率大于预设阈值时，n的取值为，则博利点为6除以10，为0.6。当风险博利值选择6时，n的取值为：0.6*6＝3.6，取整后为3，即n为3，将根据预设条件选取3个价格预测差概率所对应的数据点确定为候选数据点。当风险博利值选择10时，n的取值为：0.6*10＝6，即n为6，将6个价格预测差概率大于预设阈值的数据点全部作为候选数据点。
假设若当24个数据点中有13个数据点对应的价格预测差概率大于预设阈值时，由于13超出风险偏好值最大值10，则要对这13个数据点根据预设条件进行排序，选取前10个数据点，再根据前10个数据点计算n的取值。
预设条件为：排序条件1：涨平概率或跌平概率和/或排序条件2：最大涨价概率或最大跌价概率和/或排序条件3：预测价格差的绝对值三个条件按照从大到小进行排序，优先根据排序条件1排序，若出现无法确定顺序的情况时，根据排序条件2对排序结果中无法确定顺序的数据进行排序，若再次出现无法确定顺序的情况时，根据排序条件3对排序结果中无法确定顺序的数据进行排序，最终得到排序顺序。
在本步骤中，对数据点进行排序筛选，确定候选数据点，为后续分类做基础，以便获得更加全面准确的计算结果。
S203：从所述候选预测价格差数据点中确定正向变化的第一数据点和反向变化的第二数据点。
在本步骤中，正向变化即为数据点对应的最大价格变化概率为涨价概率，反向变化即为数据点对应的最大价格变化概率为涨价概率，即，第一数据点为所述候选数据点中，最大价格变化概率为涨价概率的数据点，第二数据点为所述候选数据点中，最大价格变化概率为涨价概率的数据点。
S204：将第一数据点和第二数据点以外的数据点，作为第三数据点。
在本步骤中，第三数据点包括，在执行日当天数据点中除候选数据点以外的其他数据点。
S205：根据预设的调整策略，分别对所述第一数据、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
在本步骤中，当数据点为第一数据点时，根据第一数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第一数据点对应的负荷申报数据。其中第一数据点的负荷预测数据对应的预设倍数大于1；当数据点为第二数据点时，根据第二数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第二数据点对应的负荷申报数据。其中第二数据点的负荷预测数据对应的预设倍数小于1大于等于0；当数据点为第三数据点时，根据第三数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第三数据点对应的负荷申报数据。其中第三数据点的负荷预测数据对应的预设倍数据等于1。
本实施例实现了结合多种相关影响因素进行电力负荷申报数据的预测，进一步的提高了预测准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本发明实施例的目的还在于提供一种电力负荷申报数据的确定装置，图3为电力负荷申报数据的确定装置的示意图，为了便于说明，仅示出与本申请实施例相关的部分。
如图3所示，为本发明所述电力负荷申报数据的确定装置的一个具体实施例。本实施例所述装置，即用于执行图1～2所述方法的实体装置。其技术方案本质上与上述实施例一致，上述实施例中的相应描述同样适用于本实施例中。
本实施例中所述装置包括：
第一确定模块301：确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；
第二确定模块302：根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；
第三确定模块303：根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据；
另外在图3所述实施例的基础上，优选地，所述第二确定模块302可以包括：
第一确定单元根据所述预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点。
具体的，所述第一确定单元根据预设规则确定所述候选预测价格差数据点的数量为n，其中n为非负整数；从预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点中选取预测价格差概率数值最大的n个数据点作为候选数据点。
第二确定单元，用于从所述候选预测价格差数据点中确定正向变化的第一数据点和反向变化的第二数据点；
第三确定单元，用于将第一数据点和第二数据点以外的数据点，作为第三数据点。
图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图4所示，该实施例的终端设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个蒸发器维护时间的预测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301至303的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端设备11中的执行过程。
所述终端设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器40、所述存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元，例如终端设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是终端设备4的外部存储设备，例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其它程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
具体可以如下，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中的存储器中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端设备中的计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上计算机程序：
计算机可读存储介质，包括所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述电力负荷申报数据的确定方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，包括：
确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；
根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；
根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
2.如权利要求1所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据所述执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点，包括：
根据所述预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点；
从所述候选预测价格差数据点中确定正向变化的第一数据点和反向变化的第二数据点。
3.如权利要求2所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据执行日对应的预测价格差概率分布信息预测价格差概率分布信息，将预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点，确定为候选预测价格差数据点，包括：
根据预设规则确定所述候选预测价格差数据点的数量为n，其中n为非负整数；
从预测价格差概率数据大于预设阈值的数据点中选取预测价格差概率数值最大的n个数据点作为候选数据点。
4.如权利要求1所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点，还包括：
将第一数据点和第二数据点以外的数据点，作为第三数据点。
5.如权利要求1所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第一数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第一数据点对应的负荷申报数据。
6.如权利要求1所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第二数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第二数据点对应的负荷申报数据。
7.如权利要求1所述电力负荷申报数据的确定方法，其特征在于，所述根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据，包括：
根据第三数据点的负荷预测数据对应的预设倍数确定第三数据点对应的负荷申报数据。
8.一种电力负荷申报数据的确定装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定执行日的各预测价格差概率分布信息及所对应的预测价格差数据点对应的负荷预测数据；
第二确定模块，用于根据执行日对应的预测价格差概率分布信息，从所述预测价格差概率分布信息所对应的预测价格差数据点中确定第一数据点、第二数据点和第三数据点；
第三确定模块，用于根据预设的调整策略，分别对所述第一数据点、第二数据点及第三数据点对应的负荷预测数据进行调整，以确定相应的负荷申报数据。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112651770A (zh) * 2020-12-07 2021-04-13 山东大学 电力现货市场售电商负荷申报优化方法及系统

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