CN111797892B - 一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法 - Google Patents

一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，选取历史某段时间内发电商特征数据和标签数据作为训练样本，将训练样本输入至随机森林回归算法工具包中，算法参数使用工具包中默认参数，经训练拟合，输出得到基于随机森林回归的发电商市场力监测模型；对目标发电商进行监测时，将预测样本输入值输入基于随机森林回归的发电商市场力监测模型，输出得到目标发电商预测标签数据，若预测标签数据大于设定的阈值，则判断发电商行使了市场力；若预测标签数据小于或等于设定的阈值，则判断发电商没有行使市场力。本发明提高了市场监测效率和扩大了市场监测的有效范围，保证了市场良好的竞争性，提高了市场运营效率。

Description

一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法
技术领域
本发明涉及一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，属于电力市场监管技术领域。
背景技术
目前，随着电力现货市场的建设进入提速阶段，将在试点地区组织编制并试行现货市场相关功能规范以及建设大纲，条件成熟时将会出台国家相关标准。
现有的电力现货市场试运行方案，解决了计划与市场、现货交易和中长期交易、不同成本机组同台竞争等困扰电力市场化改革的实质性问题。
电力行业具有天然的垄断性，电力市场中市场机制的引入并不表示政府部门完全放开对市场的管制，政府部门仍需加强监管，缓解电力行业的竞争性，以防止市场失灵的情况发生，市场力是其中首要解决的问题。在电力市场建设的初期，由于监管标准体系尚不完善，发电企业通常利用市场本身的寡头结构特征通过一系列渠道，例如战略竞争行为，串通合谋和他们拥有的信息优势来滥用市场力。市场力通常被定义为一种发电商故意改变市场价格来谋取自身利益的能力，电力市场中出现市场力通常因为两种现象：输电线路拥堵和垄断性的市场份额，拥有市场力的发电商为了提高市场价格，可以通过持留行为来行使市场力。
现有政策明确提出：“结合电力体制改革进程特别是电力交易市场建设、有序放开发用电计划的进程，逐步扩大市场形成上网电价、销售电价的范围，研究建立电力市场价格行为规则和监管办法，探索建立市场电价监测预警办法，促进电力行业健康发展”。
电力市场中市场力的存在将造成生产效率和配置效率低下，造成不公平和无谓的社会福利损失，降低市场竞争效率，甚至会危及电网的安全运营和可靠供电。目前在电力现货市场市场力的监测中，需先对发电商进行行为测试，对未通过行为测试的发电商再进行影响测试，未通过影响测试的发电商，被判定为行使了市场力。行为测试过程需要对市场进行模拟出清计算，运算量大，将消耗大量的时间，不利于提高市场力监测的监测效率；同时，一些通过了行为测试，对市场仍能产生较大影响的发电商，将逃过行为影响测试的监测，缩小了市场力监测的有效范围，不利于实现电力现货市场的良好竞争，无法更好地提高市场运行效率，实现社会福利最大化，从而凸显了改进传统的行为影响测试模型的必要性。
发明内容
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，包括如下步骤：
选取历史某段时间内发电商特征数据和标签数据，将特征数据作为训练样本的输入值，将标签数据作为训练样本的输出值，将训练样本输入至随机森林回归算法工具包中，算法参数使用工具包中默认参数，经训练拟合，输出得到基于随机森林回归的发电商市场力监测模型；
对目标发电商进行监测时，在目标发电商给出报价前后，计算目标发电商的特征数据作为预测样本输入值，将预测样本输入值输入基于随机森林回归的发电商市场力监测模型，输出得到目标发电商预测标签数据，根据预测标签数据判断发电商是否行使了市场力：若预测标签数据大于设定的阈值，则判断发电商行使了市场力；若预测标签数据小于或等于设定的阈值，则判断发电商没有行使市场力。
作为优选方案，还包括：
在市场出清结算之后，对目标发电商进行影响测试结果计算，得到实际标签数据，将实际标签数据和目标发电商的特征数据加入更新后的训练样本。
作为优选方案，还包括：
利用更新后的训练样本对现有的随机森林回归的发电商市场力监测模型进行重新训练拟合。
作为优选方案，所述特征数据包括：发电商给出报价之前，市场结构类指标和发电商地位类指标；发电商在给出报价之后，发电商报价行为类指标。
作为优选方案，所述市场结构类指标包含但不限于动态统计熵指数、动态HHI指数、市场供需比指数；所述发电商地位类指标包含但不限于关键供应商指数、必须运行率指数、剩余供给率指数、市场份额指数；所述发电商报价行为类指标包含但不限于动态市场份额、物理持留指数、经济持留指数、报价相对比指数、报价波动率指数。
作为优选方案，(1)动态统计熵指数：
Figure BDA0002502127170000031
式中：k为市场中发电商数量，pi为第i个发电商所占的市场份额；
(2)动态HHI指数
Figure BDA0002502127170000032
式中：k为市场中发电商数量，pi为第i个发电商所占的市场份额；
(3)市场供需比指数
Figure BDA0002502127170000033
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，QC是市场总可申报发电容量；
(4)关键供应商指数
关键供应商指数是一个0-1变量，如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和可以满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商不属于关键供应商，其PSI为0；如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和无法满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商属于关键供应商，其PSI为1；
(5)必须运行率指数
Figure BDA0002502127170000034
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，QC是市场总可申报发电容量，∑j≠iqj是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量；
(6)剩余供给率指数
Figure BDA0002502127170000035
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，∑j≠iqj是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量；
(7)市场份额指数
Figure BDA0002502127170000041
式中:qi是发电商i可申报发电容量；
(8)动态市场份额
Figure BDA0002502127170000042
式中:
Figure BDA0002502127170000043
是发电商i实际申报发电容量；
(9)物理持留指数
Figure BDA0002502127170000044
式中：qi是发电商i可申报发电容量，
Figure RE-GDA0002652211100000045
是发电商i实际申报发电容量；
(10)经济持留指数
Figure BDA0002502127170000046
式中：n为发电商报价总段数，Pi，j是发电商i报价的第j段价格，Pcap是电力市场中的报价上限，Qi，j是发电商i申报量的第j段容量，qi是发电商i可申报发电容量，t是幂指数；
(11)报价相对比指数
Figure BDA0002502127170000047
式中：Pi是发电商i的报价，Pave是市场中所有发电商的平均报价；
(12)报价波动率指数
Figure BDA0002502127170000048
式中：Pbh是发电商交易日高峰时段的报价，Pbl是发电商交易日低谷时段的报价；
作为优选方案，所述标签数据为影响测试结果，所述影响测试结果为发电商成交价与位置节点参考电价的比值。
作为优选方案，所述t优选为3。
有益效果：本发明提供的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，通过运用监督学习方法，在市场监测流程层面进行了优化，着眼于扩大市场监测范围和减小市场监测所耗时间，避免了逃脱监测的发电商对市场造成危害，同时提高了市场监测效率和扩大了市场监测的有效范围，保证了市场良好的竞争性，提高了市场运营效率，为社会福利最大化提供了保障。
附图说明
图1是本发明算例的传统行为影响测试分类结果；
图2是本发明算例的基于随机森林回归的发电商市场力监测结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作更进一步的说明。
一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，旨在利用采集的信息对发电商的市场力行使进行快速的全局监测识别。为实现电力现货市场的良好竞争，提高市场运行效率，实现社会福利最大化而服务。包括步骤：
步骤1：在发电商给出报价之前，对市场结构类指标和发电商地位类指标进行计算，将市场结构类指标和发电商地位类指标作为基于随机森林回归的发电商市场力监测模型的特征数据；
所述市场结构类指标包含但不限于动态统计熵指数、动态HHI指数、市场供需比指数；所述发电商地位类指标包含但不限于关键供应商指数、必须运行率指数、剩余供给率指数、市场份额指数。具体指数计算方式如下：
(1)动态统计熵指数：
Figure BDA0002502127170000051
式中：k为市场中发电商数量，pi为第i个发电商所占的市场份额。
(2)动态HHI指数
Figure BDA0002502127170000052
式中：k为市场中发电商数量，pi为第i个发电商所占的市场份额。
(3)市场供需比指数
Figure BDA0002502127170000061
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，QC是市场总可申报发电容量。
(4)关键供应商指数(PSI)
关键供应商指数是一个0-1变量，如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和可以满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商不属于关键供应商，其PSI为0；如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和无法满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商属于关键供应商，其PSI为1。
(5)必须运行率指数(MMR)
Figure BDA0002502127170000062
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，QC是市场总可申报发电容量，∑j≠iqj是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量。
(6)剩余供给率指数(RSI)
Figure BDA0002502127170000063
式中：QL是市场需竞价地总负荷需求量，∑j≠iqj是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量。
(7)市场份额指数
Figure BDA0002502127170000064
式中:qi是发电商i可申报发电容量。
步骤2：在发电商给出报价之后，对发电商报价行为类指标进行计算，将发电商报价行为类指标作为基于随机森林回归的发电商市场力监测模型的特征数据；
所述发电商报价行为类指标包含但不限于动态市场份额、物理持留指数、经济持留指数、报价相对比指数、报价波动率指数。具体指数计算方式如下：
(1)动态市场份额
Figure BDA0002502127170000071
式中:
Figure BDA0002502127170000072
是发电商i实际申报发电容量。
(2)物理持留指数
Figure BDA0002502127170000073
式中：qi是发电商i可申报发电容量，
Figure BDA0002502127170000074
是发电商i实际申报发电容量。
(3)经济持留指数
Figure BDA0002502127170000075
式中：n为发电商报价总段数，Pi，j是发电商i报价的第j段价格，Pcap是电力市场中的报价上限，Qi，j是发电商i申报量的第j段容量，qi是发电商i可申报发电容量，t是幂指数，可以取2-5,通常取3。
(4)报价相对比指数
Figure BDA0002502127170000076
式中：Pi是发电商i的报价，Pave是市场中所有发电商的平均报价。
(5)报价波动率指数
Figure BDA0002502127170000077
式中：Pbh是发电商交易日高峰时段的报价，Pbl是发电商交易日低谷时段的报价。
步骤3：对每个发电商进行影响测试结果计算，将影响测试结果作为基于随机森林回归的发电商市场力监测模型的标签数据；所述影响测试结果为发电商成交价与位置节点参考电价的比值。
步骤4：选取历史某段时间内发电商所有的特征数据和标签数据，将特征数据作为训练样本的输入值，将标签数据作为训练样本的输出值，将训练样本输入至随机森林回归算法工具包中，算法参数使用工具包中默认参数，经训练拟合，输出得到基于随机森林回归的发电商市场力监测模型。
步骤5：对目标发电商进行监测时，在目标发电商给出报价前后，计算目标发电商的特征数据作为预测样本输入值，将预测样本输入值输入至步骤4中得到的基于随机森林回归的发电商市场力监测模型，输出得到目标发电商预测标签数据，根据预测标签数据判断发电商是否行使了市场力：若预测标签数据大于设定的阈值，则判断发电商行使了市场力；若预测标签数据小于或等于设定的阈值，则判断发电商没有行使市场力。
步骤6：在市场出清结算之后，对目标发电商进行影响测试结果计算，得到实际标签数据，将实际标签数据作为反馈对基于随机森林回归的发电商市场力监测模型进行优化：每隔一个预设的时间段，将这个时间段的市场实际运行数据计算出步骤1-步骤3所述特征数据和标签数据，加入到训练样本对基于随机森林回归的发电商市场力监测模型进行重新训练拟合。
实施例：
为进一步证明本发明方法的正确性，将列举算例以具体说明：
我国刚刚开始现货市场试点工作，电力现货市场尚处于初始阶段，试点地区的市场数据也为公布，因此，本发明使用IEEE14节点系统作为网络框架，每组样本数据将某单一发电商作为测试对象，所有发电节点的发电商进行随机报价和随机报量。对系统进行模拟出清，再对所有机组分别进行行为测试和影响测试，根据影响测试的结果判断发电商是否行使市场力。每次行为及影响测试采集12 个发电商报价特性数据作为模型的输入数据。将行为测试的阈值设定为报价超过参考电价的1.6倍，将影响测试的阈值设定为节点出清价超过参考电价的1.6倍。得到1500组数据，训练集与测试集按9:1的比例分配，使用sicket-learn工具包中的随机森林算法模型和集成学习Bagging算法进行10组集成学习交叉验证。得到所预测的影响测试结果与实际值的对比情况。输入数据和随机森林关键参数的选取见下表1和表2。
表1输入特征数据说明
Figure BDA0002502127170000081
Figure BDA0002502127170000091
表2随机森林回归算法参数组合
参数 取值
最大迭代数量 65
决策树最大深度 80
叶子节点最少样本数 1
最大特征个数 Auto
图1和图2中的红色M1标记点为发电商通过行为测试，但未通过影响测试的情况，表示发电商成功逃脱行为影响测试的监测；黄色M2标记点为发电商未通过行为测试，也未通过影响测试的情况，表示行为影响测试成功监测出发电商行使市场力行为；黑色M3标记点为发电商未通过行为测试，但通过影响测试的情况，表示发电商在行为影响测试的第二流程通过并退出；绿色M4标记点为发电商通过行为测试，也通过影响测试的情况，表示发电商在行为影响测试的第一个流程通过并退出。
从图1中可以看到，使用传统行为影响测试时(通过行为测试的发电商无需进行影响测试)，在150个测试样本中，有10个样本通过行为测试但未通过影响测试，逃脱了行为影响测试的监测，这是行为影响测试的流程造成的：影响测试需要对市场进行模拟出清，计算量大，需要通过行为测试筛选出行为可以的发电商，再对可疑发电商进行影响测试。而基于随机森林回归模型的发电商行为影响预测面向对象为所有发电商，不会出现发电商通过行为测试但未通过影响测试的情况。图2为基于随机森林回归模型的发电商行为影响测试结果进行分类的情况。从图2中可以看到，在150个测试样本中，只有1个样本逃脱行为影响监测，发电商市场力行为监测精准度明显提高。
以上所述仅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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
选取历史某段时间内发电商特征数据和标签数据，将特征数据作为训练样本的输入值，将标签数据作为训练样本的输出值，将训练样本输入至随机森林回归算法工具包中，算法参数使用工具包中默认参数，经训练拟合，输出得到基于随机森林回归的发电商市场力监测模型；
对目标发电商进行监测时，在目标发电商给出报价前后，计算目标发电商的特征数据作为预测样本输入值，将预测样本输入值输入基于随机森林回归的发电商市场力监测模型，输出得到目标发电商预测标签数据，根据预测标签数据判断发电商是否行使了市场力：若预测标签数据大于设定的阈值，则判断发电商行使了市场力；若预测标签数据小于或等于设定的阈值，则判断发电商没有行使市场力；
所述特征数据包括：发电商给出报价之前，市场结构类指标和发电商地位类指标；发电商在给出报价之后，发电商报价行为类指标；
所述市场结构类指标包含但不限于动态统计熵指数、动态HHI指数、市场供需比指数；所述发电商地位类指标包含但不限于关键供应商指数、必须运行率指数、剩余供给率指数、市场份额指数；所述发电商报价行为类指标包含但不限于动态市场份额、物理持留指数、经济持留指数、报价相对比指数、报价波动率指数；
所述标签数据为影响测试结果，所述影响测试结果为发电商成交价与位置节点参考电价的比值。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：还包括：
在市场出清结算之后，对目标发电商进行影响测试结果计算，得到实际标签数据，将实际标签数据和目标发电商的特征数据加入更新后的训练样本。
3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：还包括：
利用更新后的训练样本对现有的随机森林回归的发电商市场力监测模型进行重新训练拟合。
4.根据权利要求3所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：
(1)动态统计熵指数：
Figure FDA0003717047560000021
(2)动态HHI指数
Figure FDA0003717047560000022
式中：k为市场中发电商数量，pi为第i个发电商所占的市场份额；
(3)市场供需比指数
Figure FDA0003717047560000023
(4)关键供应商指数
关键供应商指数是一个0-1变量，如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和可以满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商不属于关键供应商，其PSI为0；如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和无法满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商属于关键供应商，其PSI为1；
(5)必须运行率指数
Figure FDA0003717047560000024
式中：QL是市场需竞价的总负荷需求量，QC是市场总可申报发电容量，∑j≠iqj是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量；
(6)剩余供给率指数
Figure FDA0003717047560000025
(7)市场份额指数
Figure FDA0003717047560000026
式中:qi是发电商i可申报发电容量；
(8)动态市场份额
Figure FDA0003717047560000027
式中:
Figure FDA0003717047560000031
是发电商i实际申报发电容量；
(9)物理持留指数
Figure FDA0003717047560000032
(10)经济持留指数
Figure FDA0003717047560000033
式中：n为发电商报价总段数，Pi,j是发电商i报价的第j段价格，Pcap是电力市场中的报价上限，Qi,j是发电商i申报量的第j段容量，t是幂指数；
(11)报价相对比指数
Figure FDA0003717047560000034
式中：Pi是发电商i的报价，Pave是市场中所有发电商的平均报价；
(12)报价波动率指数
Figure FDA0003717047560000035
式中：Pbh是发电商交易日高峰时段的报价，Pbl是发电商交易日低谷时段的报价。
5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：所述t优选为3。
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