基于MPMR方法的中長期電價預(yù)測模型研究

鄧雪凝

（華北電力大學(xué) 北京市 102206）

電力行業(yè)在開展電力工業(yè)建設(shè)環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)形式是采用垂直壟斷體制，該體制的運用有利于加強(qiáng)系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)調(diào)效果，提高電網(wǎng)規(guī)劃效率。在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的當(dāng)下，電力市場改革被正式提上日程，創(chuàng)建公開公正的市場電價機(jī)制是當(dāng)前行業(yè)非常重要的工作之一?？紤]到電力市場改革在一體化經(jīng)營以及各個環(huán)節(jié)競爭方面的要求，電價預(yù)測就顯得非常重要，則需要創(chuàng)建中長期電價預(yù)測模型，制定合理的電價。

在實施電力改革期間，電價預(yù)測是當(dāng)前電力行業(yè)的一項新內(nèi)容，在電力系統(tǒng)運行期間成為市場運行以及電力各項工作實施的重點[1]。展開電價預(yù)測需要重點分析市場供求關(guān)系以及所有參與人員的市場力，電力成本和電力市場體制結(jié)構(gòu)也是十分關(guān)鍵的影響因素。通過數(shù)學(xué)工具展開對歷史電價的分析，總結(jié)其中存在的關(guān)系與規(guī)律，在確保電價預(yù)測精準(zhǔn)度與效率的基礎(chǔ)之上，對電價價格展開預(yù)測[2]。

1 基于MPMR方法的中長期電價預(yù)測模型

1.1 MPMR方法的步驟分析

展開電價預(yù)測需要用到大量數(shù)據(jù)，構(gòu)建電價預(yù)測模型，用到合理的算法，在采集到的歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上組織試驗。并在實踐過程中不斷總結(jié)經(jīng)驗，調(diào)整電價預(yù)測模型與算法，總結(jié)電價變化存在的規(guī)律[7]。通常電價預(yù)測過程包括制定預(yù)測方向、采集歷史電價數(shù)據(jù)、創(chuàng)建電價預(yù)測模型、模型預(yù)測、預(yù)測結(jié)果評價5 個步驟，具體分析如下：

1.1.1 制定電價預(yù)測方向

為了能夠確定電價預(yù)測目標(biāo)，需要從預(yù)測對象、內(nèi)容范疇以及預(yù)測期限這三個方面著手。通常明確預(yù)測范圍是電價預(yù)測涉及到的范疇，電價預(yù)測內(nèi)容則有電量、電力、電價地區(qū)分布情況、電力電價變化規(guī)律、電力電價曲線特點、電價曲線[8]。電價預(yù)測期限則是預(yù)測時間，例如中長期預(yù)測或者短期預(yù)測。下面主要采用中長期電價預(yù)測方法。

表1：2006-2019年安徽省電價數(shù)據(jù)

1.1.2 采集歷史電價信息

從多個渠道采集電價預(yù)測數(shù)據(jù)，選擇最具代表性且真實性最高的數(shù)據(jù)在電價預(yù)測中應(yīng)用。如果分析過程中發(fā)現(xiàn)有異常數(shù)據(jù)的存在，需要及時舍去或者修改[9]。電價預(yù)測期間遵循重近輕遠(yuǎn)原則，物理量今后變化趨勢與歷史時段近期發(fā)展規(guī)律有直接關(guān)系，遠(yuǎn)期歷史電價數(shù)據(jù)和今后發(fā)展趨勢關(guān)聯(lián)程度不強(qiáng)。

1.1.3 組建電價預(yù)測模型

按照已經(jīng)明確的電價預(yù)測內(nèi)容，分析預(yù)測對象，按照歷史電價數(shù)據(jù)實際狀況，結(jié)合所在地區(qū)電價預(yù)測實際情況創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型。

1.1.4 模型預(yù)測

在完成預(yù)測模型創(chuàng)建后，按照采集得到的數(shù)據(jù)獲取模型參數(shù)，并且針對今后各個時段展開預(yù)測工作。

1.1.5 預(yù)測結(jié)果評價

采用MPMR 方法分析電價預(yù)測結(jié)果，判斷預(yù)測結(jié)果的合理性，并且按照要求調(diào)整預(yù)測結(jié)果。

1.2 創(chuàng)建回歸數(shù)學(xué)模型

采用MPMR 方法創(chuàng)建電價預(yù)測模型，首先要展開最小最大概率機(jī)分類，該方法是以核函數(shù)最小最大概率機(jī)分類為基礎(chǔ)，在回歸數(shù)學(xué)模型創(chuàng)建中得到廣泛應(yīng)用。

其中涉及到的二元分類問題可以總結(jié)為位置數(shù)據(jù)正確分類概率最大化處理，二元分類器的形式如下：

利用求解公式的最優(yōu)化問題的方式，可以得出：

利用解最優(yōu)問題公式（2）可以得出γ 的數(shù)值。

利用公式（3）：

即可求解得出bc的數(shù)值，其中

隨后，分析最小最大概率回歸，采用以上所述分類方法可以構(gòu)建MPMR 方法框架，按照原始訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù) 可以得出兩種類型的數(shù)據(jù)：

明確兩類點集，利用最小化公式（2）可以獲得Rd+1，隨后得出兩類電極ui、vi分類面：

1.3 中長期電價預(yù)測模型創(chuàng)建

構(gòu)建電價預(yù)測模型，應(yīng)用回歸模型預(yù)測技術(shù)是以預(yù)測目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)為前提，創(chuàng)建可以數(shù)學(xué)分析的模型，針對今后電價預(yù)測目標(biāo)展開預(yù)測工作，立足于數(shù)學(xué)理論視角，通過數(shù)理統(tǒng)計所涉及到的回歸分析法，采用變量觀測數(shù)據(jù)展開統(tǒng)計與分析，明確不同變量之間所具有的相互關(guān)系，從而完成電價預(yù)測。下面運用最小最大概率回歸模型展開中長期電價預(yù)測[13]。

電價涉及到諸多影響因素，不僅會引發(fā)電價突變現(xiàn)象，其中所涉及到的冗余信息還會降低回歸模型精準(zhǔn)性。所以，在大量數(shù)據(jù)中總結(jié)基本規(guī)律，提高中長期電價預(yù)測模型在電價波動這一層面的適應(yīng)性，是展開電價預(yù)測工作最為重要的問題[14]。針對電價諸多影響因素，高階統(tǒng)計量包括大量深層次數(shù)字特征，歷史電價預(yù)測模型并沒有運用到以上數(shù)據(jù)，為了能夠總結(jié)出所有影響因素的規(guī)律，以高階統(tǒng)計信息電價影響因素為前提，創(chuàng)建特征提取模型，對電價預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化。在創(chuàng)建模型中運用到核函數(shù)，具體需要使用高斯核函數(shù)：

該模型的優(yōu)勢是歷史數(shù)據(jù)擬合，可以總結(jié)今后電價發(fā)展趨勢，并且得出預(yù)測公式，了解各個管道ε 值下與之對應(yīng)的預(yù)測最小概率界，符合電價預(yù)測需求。

隨后要選擇預(yù)測模型變量，中長期電價預(yù)測模型中所有輸出變量，為預(yù)測實際電價，模型輸入變量選擇需要在創(chuàng)建模型期間加強(qiáng)重視。針對數(shù)據(jù)的分析對比，預(yù)測期負(fù)荷預(yù)測值、前一年電價、發(fā)電成本作為三個重要變量，可以在預(yù)測模型輸入變量中得到應(yīng)用。其中預(yù)測期負(fù)荷預(yù)測值是制定發(fā)電商報價決策的重要內(nèi)容，也關(guān)系到MCP。發(fā)電成本則可以明確實際電價。預(yù)測電價環(huán)節(jié)必須要重點考慮發(fā)電成本，如果數(shù)據(jù)缺失，那么發(fā)電成本可以替換為燃料成本。因為燃料成本的價格不會出現(xiàn)明顯波動，且實際數(shù)據(jù)有限，所以下面分析中并不考慮燃料成本[15]。具體在實際電價的使用方面，主要指代的是預(yù)測周期范圍內(nèi)將實際電量作為權(quán)值的加權(quán)平均MCP。

2 采用MPMR方法創(chuàng)建中長期電價預(yù)測模型實例分析

通過 Matlab 軟件創(chuàng)建中長期電價預(yù)測模型，采用MPMR 方法，以年為標(biāo)準(zhǔn)展開預(yù)測。進(jìn)行年度電價預(yù)測，從2006-2019 電價表中采集電價預(yù)測數(shù)據(jù)，具體數(shù)值如表1 所示。

創(chuàng)建最小最大概率回歸模型，為了保證模型預(yù)測精準(zhǔn)度，訓(xùn)練樣本可以結(jié)合實際需求分割，在模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)預(yù)測當(dāng)年信息當(dāng)作輸入量，逐次預(yù)測年平均電價。在電價預(yù)測實踐過程中，將平均相對百分誤差均方根百分誤差作為系統(tǒng)評價指標(biāo)，按照公式（9）進(jìn)行計算。

在公式中Pi、代表預(yù)測范圍內(nèi)第二年實際平均電價、預(yù)測平均電價，d 代表的是預(yù)測期年數(shù)，如果指標(biāo)數(shù)值減小，代表系統(tǒng)預(yù)測性能提升。針對高斯核函數(shù)形狀參數(shù)σ2、回歸管道參數(shù)ε 可以采用交叉驗證的方式。針對各個管道ε 值展開平均電價預(yù)測。

由此可知，MPMR 方法可以保證回歸模型在實際回歸函數(shù)值管道中最小概率界的有效性，分別代表各個ε 值管道的各個數(shù)值，由此確定管道寬度是電價預(yù)測結(jié)果的重要影響因素。

由此可知，利用MPMR 方法展開電價預(yù)測，最終得出的預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確且具有穩(wěn)定性，特別是電價波動相對較大的時間范圍內(nèi)，最終預(yù)測效果更為理想。所以按照MPMR 方法創(chuàng)建電價預(yù)測模型，能夠提升非線性回歸模型在電價波動較大情況下的適應(yīng)性，提高模型訓(xùn)練精準(zhǔn)度，使MPM 和回歸法能夠有效融合。

3 結(jié)語

綜上所述，電價預(yù)測工作是電力企業(yè)非常重要的工作之一，為了能夠保證電價預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性與可行性，需要創(chuàng)建電價預(yù)測模型。針對中長期電價預(yù)測模型展開討論，其中應(yīng)用MPMR 方法，不僅能夠提高電價預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，還可以適應(yīng)電價波動較大的情況，滿足電價預(yù)測要求，也為今后電力企業(yè)開展電價預(yù)測工作提供有價值的參考。