CN111754256A - 节点电价预测方法和装置 - Google Patents

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CN111754256A CN202010380506.5A CN202010380506A CN111754256A CN 111754256 A CN111754256 A CN 111754256A CN 202010380506 A CN202010380506 A CN 202010380506A CN 111754256 A CN111754256 A CN 111754256A
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郭鸿业
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Abstract

本申请提出一种节点电价预测方法和装置，其中，方法包括：获得目标节点历史数据集和构建特征库，将历史数据集分为训练集和集成集；根据特征库对训练集训练生成整体预测模型，按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对训练集进行训练生成三组分量预测模型进行相加得到基于分量预测模型；根据集成集以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到电价预测模型；获取目标时刻的输入特征输入电价预测模型得到预测电价。由此，能够实现精确的节点电价预测，提高电力市场参与者的经济效益，具有较高的应用价值。

Description

节点电价预测方法和装置
技术领域
本申请涉及电价预测技术领域，尤其涉及一种节点电价预测方法和装置。
背景技术
随着我国电力体制改革的不断深入，过去按电量和固定电价结算的机制正逐渐向市场化的方向转变，交易电量被分解到中长期合约、月度市场和现货市场等多个市场中。
目前现货市场的试点已在我国多地的交易中心开展。根据欧美成熟电力市场的运行经验，电力现货市场的交易非常活跃，其每日出清的电价也受到市场参与者的格外关注。世界上的大多数电力现货市场采用“主体报价-统一出清”的节点电价机制，节点电价的预测在很大程度上指导市场参与者的报价行为。从市场运行经验来看，节点电价预测与传统电力预测(如负荷预测等)存在两处不同：节点电价是市场出清的结果，其本身及各分量具有明显的经济意义，背后所驱动的因素也不尽相同；节点电价的波动较大，尖峰电价可能是低谷电价的几十倍。
目前研究中常见相关的节点电价预测方法采用传统时间序列预测的思路。比如，美国康涅狄格大学的学者们提出了基于卡曼滤波和神经网络的节点电价预测方法，并应用于美国宾州-新泽西-马里兰(PJM)电力市场。香港科技大学和悉尼大学的研究者们提出了基于灰度关联分析和支持向量机的电价预测方法，并在美国新英格兰电力市场的数据中验证了预测的准确率。
由于节点电价的性质与传统电力预测存在不同，传统的预测方法的预测精度受限，尤其无法保证其在电价波动较大时的准确率。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请提出一种节点电价预测方法，能够实现精确的节点电价预测，提高电力市场参与者的经济效益，具有较高的应用价值。
本申请提出一种节点电价预测装置。
本申请一方面实施例提出了一种节点电价预测方法，包括：
获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；
根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集；
通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；
根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型；
获取目标时刻的输入特征，将所述输入特征输入所述电价预测模型得到所述目标时刻对应的预测电价。
本申请另一方面实施例提出了一种节点电价预测装置，包括：
获取模块，用于获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；
构建模块，用于根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集；
生成模块，用于通过随机森林模型根据所述特征库对所述训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过所述随机森林模型按照所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；
处理模块，用于根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按所述集成权重相加得到集成后的电价预测模型；
获取目标时刻的输入特征，将输入特征输入电价预测模型得到目标时刻对应的预测电价。
本申请实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：
通过获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集；通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对所述集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型；获取目标时刻的输入特征，将输入特征输入电价预测模型得到目标时刻对应的预测电价。由此，能够以高准确率实现节点电价的预测，提高电力市场参与者的经济效益，具有较高的应用价值。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例所提供的一种节点电价预测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的一种节点电价预测算法流程；
图3为本申请实施例提供的一种节点电价预测方法装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的节点电价预测方法和装置。
本申请实施例的节点电价预测方法，充分利用节点电价的产生机理，提出基于各分量预测和Huber(损失函数)回归的预测方法，利用节点电价时间序列中各分量背后的驱动因素提升整体预测准确率，使其能在发电公司、负荷代理商等电力市场参与者中投入实际应用。
本申请实施例的节点电价预测方法，解决由于节点电价产生机理的复杂性和节点电价序列本身的强波动性导致的电价预测准确率较低的问题，该方法首先针对节点电价及其分量构建预测特征库和随机森林模型，并使用网格搜索进行超参数调整和最优特征筛选，得到节点电价整体预测模型和三组分量预测模型，随后将三组分量预测模型相加，得到基于分量预测的模型，最后，以最小化Huber损失为目标对整体预测模型和基于分量预测的模型进行集成，获得两组模型的最优集成权重，并按权重将两组模型相加，实现精确的节点电价预测。
图1为本申请实施例所提供的一种节点电价预测方法的流程示意图。
如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集。
在本申请的一个实施例中，获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，包括：获取历史电价的序列p；获取历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量的序列为：pE、pC和pL；其中，p＝pE+pC+pL。
在本申请的一个实施例中，参考预测数据为电力市场目标用户公开的，包括但不限于负荷、可再生能源出力、辅助服务需求中的一种或者多种。
步骤102，根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集。
在本申请的一个实施例中，根据日历、历史电价和参考预测数据生成日历特征、短期自回归特征、长期自回归特征和网络状态特征构建特征库。
其中，日历特征，如星期独热编码(星期一到星期日分别编号为1000000、……0000001)、小时编号等；短期自回归特征，如前一时刻至前一日同一时刻的电价(或电价分量)数据；长期自回归特征，如上周同一时刻的电价(或电价分量)数据；网络状态特征，如负荷、可再生能源出力、辅助服务需求等数据。
步骤103，通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型。
具体地，在训练集中，针对节点电价，使用随机森林模型并采用网格法对模型进行超参数调整及输入特征筛选，得到一组整体预测模型；类似地，分别对节点电价的三个分量，即能量分量、阻塞分量和网损分量训练随机森林模型，并采用网格搜索进行超参数调整和特征筛选，得到三组分量预测模型；将三组分量预测模型相加，得到基于分量预测模型。
在本申请的一个实施例中，通过随机森林模型根据特征库对训练集和进行训练生成整体预测模型，包括：针对历史电价的序列构建随机森林模型；在训练集中使用网格搜索对随机森林模型的超参数进行调整，并从特征库中筛选出最优特征集合，使用调整后的超参数和特征训练随机森林模型，得到整体预测模型。
在本申请的一个实施例中，通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对训练集进行训练生成三组分量预测模型，包括：分别针对能量分量的序列、阻塞分量的序列和网损分量构建三组随机森林模型；在训练集中使用网格搜索分别对三组随机森林模型的超参数进行调整，并从特征库中筛选出最优特征集合，使用调整后的超参数和特征训练三组随机森林模型，得到三组分量预测模型。
在本申请的一个实施例中，网损分量训练的预测模型根据应用场景设置。
其中，(1)针对节点电价序列p，构建随机森林模型，在训练集中使用网格搜索对随机森林的超参数进行调整，并筛选出特征库中的最优特征集合，使用调整后的超参数和特征训练随机森林模型，得到一组p的整体预测模型f1(X1,t)，X1,t为t时刻模型的输入特征；(2)针对电价分量序列pE、pC和pL，分别重复(1)中的操作，得到三组分量预测模型
Figure BDA0002481873080000051
和
Figure BDA0002481873080000052
(3)将三组分量预测相加，得到基于分量预测的电价预测模型f2＝fE+fC+fL，其输入特征为X2,t。
步骤104，根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型。
具体地，在集成集中，以最小化Huber损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的权重为决策变量，构建线性规划问题，并求解最优的集成权重；将两个模型按最优权重相加，得到集成后的电价预测模型。
在本申请的一个实施例中，定义回归损失Lδ(x)如下：
Figure BDA0002481873080000053
设pt表示t时刻的真实电价，w＝[w1,w2]为模型f1和f2的集成权重，在集成集中构建最小化回归损失的线性规划问题如下：
Figure BDA0002481873080000054
其中，
Figure BDA0002481873080000055
表示集成集中的时段集合；δ取为w1f1(X1,t)+w2f2(X2,t)-pt标准差的1.35倍。
根据集成权重
Figure BDA0002481873080000056
对整体预测模型f1和基于分量预测模型f2进行集成，得到电价预测模型fen：
fen(Xt)＝w1f1(X1,t)+w2f2(X2,t)；
其中，Xt＝[X1,t,X2,t]表示集成后模型在t时刻的输入特征。
步骤105，获取目标时刻的输入特征，将输入特征输入电价预测模型得到目标时刻对应的预测电价。
由此，能充分考虑节点电价中三个分量产生的不同驱动因素，并且使用集成学习综合了分量预测模型和直接整体预测模型的优点，能够以高准确率实现节点电价的预测，实现指导发电企业和负荷代理商在电力市场中的报价行为，有利于提高电力市场参与者的经济效益，因而具有重要的现实意义和良好的应用前景。
如图2所示，获得目标节点一定时段内的历史电价和电价的能量分量、阻塞分量和网损分量数据；获取电力市场组织者公开的其他数据，包括且不限于负荷、可再生能源出力、辅助服务需求等历史数据和预测数据；根据日历、历史电价和其他数据构建特征库，并将历史数据集按照一定比例分为训练集和集成集两部分；针对节点电价，使用随机森林模型并采用网格法对模型进行超参数调整及输入特征筛选，得到一组整体预测模型；分别对节点电价的三个分量，即能量分量、阻塞分量和网损分量训练随机森林模型，并采用网格搜索进行超参数调整和特征筛选，得到三组分量预测模型；将三组分量预测模型相加，得到基于分量预测的节点电价预测模型；在集成集中，以最小化Huber损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的权重为决策变量，构建线性规划问题，并求解最优的集成权重；根据最优的集成权重对模型进行集成，得到集成后的电价预测模型。
本申请实施例的节点电价预测方法，通过获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集；通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型；获取目标时刻的输入特征，将输入特征输入电价预测模型得到目标时刻对应的预测电价。由此，能够以高准确率实现节点电价的预测，提高电力市场参与者的经济效益，具有较高的应用价值。
图3为本申请实施例提供的一种节点电价预测装置的结构示意图。
如图3所示，该装置包括：获取模块301、构建模块302、生成模块303和处理模块304。
获取模块301，用于获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集。
构建模块302，用于根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集。
生成模块303，用于通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据特征库对训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型。
处理模块304，用于根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型。
进一步地，在本申请实施例的一种可能的实现方式中，获取模块302，具体用于：
获取所述历史电价的序列p；
获取所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量的序列为：pE、pC和pL；其中，p＝pE+pC+pL。
本申请实施例的节点电价预测装置，通过获得目标节点在预设时段内的历史电价、历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；根据日历、历史电价和参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将历史数据集分为训练集和集成集；通过随机森林模型根据特征库对训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过随机森林模型按照历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，将三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；根据集成集，以最小化回归损失为目标，以整体预测模型和基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的集成权重，将整体预测模型和基于分量预测模型按集成权重相加得到集成后的电价预测模型；获取目标时刻的输入特征，将所述输入特征输入所述电价预测模型得到所述目标时刻对应的预测电价。由此，能够实现精确的节点电价预测，提高电力市场参与者的经济效益，具有较高的应用价值。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种节点电价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获得目标节点在预设时段内的历史电价、所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；
根据日历、所述历史电价和所述参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将所述历史数据集分为训练集和集成集；
通过随机森林模型根据所述特征库对所述训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过所述随机森林模型按照所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，将所述三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；
根据所述集成集，以最小化回归损失为目标，以所述整体预测模型和所述基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的所述集成权重，将所述整体预测模型和所述基于分量预测模型按所述集成权重相加得到集成后的电价预测模型；
获取目标时刻的输入特征，将所述输入特征输入所述电价预测模型得到所述目标时刻对应的预测电价。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在，获得目标节点在预设时段内的历史电价、所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，包括：
获取所述历史电价的序列p；
获取所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量的序列为：pE、pC和pL；其中，p＝pE+pC+pL。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在，
所述参考预测数据为电力市场目标用户公开的，包括但不限于负荷、可再生能源出力、辅助服务需求中的一种或者多种。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在，根据日历、所述历史电价和所述参考预测数据构建特征库，包括：
根据日历、所述历史电价和所述参考预测数据生成日历特征、短期自回归特征、长期自回归特征和网络状态特征构建特征库。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在，所述通过随机森林模型根据所述特征库对所述训练集和进行训练生成整体预测模型，包括：
针对所述历史电价的序列构建随机森林模型；
在所述训练集中使用网格搜索对所述随机森林模型的超参数进行调整，并从所述特征库中筛选出最优特征集合，使用调整后的超参数和特征训练随机森林模型，得到所述整体预测模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在，所述通过所述随机森林模型按照所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，包括：
分别针对所述能量分量的序列、阻塞分量的序列和网损分量构建三组随机森林模型；
在所述训练集中使用网格搜索分别对所述三组随机森林模型的超参数进行调整，并从所述特征库中筛选出最优特征集合，使用调整后的超参数和特征训练所述三组随机森林模型，得到所述三组分量预测模型。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在，根据所述集成集，以最小化回归损失为目标，以所述整体预测模型和所述基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的所述集成权重，将所述整体预测模型和所述基于分量预测模型按所述集成权重相加得到集成后的电价预测模型，包括：
定义回归损失Lδ(x)如下：
Figure FDA0002481873070000021
设pt表示t时刻的真实电价，w＝[w1,w2]为模型f1和f2的集成权重，在集成集中构建最小化回归损失的线性规划问题如下：
Figure FDA0002481873070000022
其中，
Figure FDA0002481873070000023
表示所述集成集中的时段集合；δ取为w1f1(X1,t)+w2f2(X2,t)-pt标准差的1.35倍；
根据集成权重
Figure FDA0002481873070000024
对整体预测模型f1和基于分量预测模型f2进行集成，得到电价预测模型fen：
fen(Xt)＝w1f1(X1,t)+w2f2(X2,t)；
其中，Xt＝[X1,t,X2,t]表示集成后模型在t时刻的输入特征。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在，其中，
根据所述网损分量训练的预测模型根据应用场景设置。
9.一种节点电价预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获得目标节点在预设时段内的历史电价、所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量，以及参考预测数据作为历史数据集；
构建模块，用于根据日历、所述历史电价和所述参考预测数据构建特征库，并按照预设比例将所述历史数据集分为训练集和集成集；
生成模块，用于通过随机森林模型根据所述特征库对所述训练集进行训练生成整体预测模型，以及通过所述随机森林模型按照所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量根据所述特征库对所述训练集进行训练生成三组分量预测模型，将所述三组分量预测模型进行相加，得到基于分量预测模型；
处理模块，用于根据所述集成集，以最小化回归损失为目标，以所述整体预测模型和所述基于分量预测模型的集成权重为决策变量构建线性规划问题，并求解最优的所述集成权重，将所述整体预测模型和所述基于分量预测模型按所述集成权重相加得到集成后的电价预测模型；
获取目标时刻的输入特征，将所述输入特征输入所述电价预测模型得到所述目标时刻对应的预测电价。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在，所述获取模块，具体用于：
获取所述历史电价的序列p；
获取所述历史电价的能量分量、阻塞分量和网损分量的序列为：pE、pC和pL；其中，p＝pE+pC+pL。
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