[发明专利]一种基于自适应滤波的电力市场报价预测方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应滤波的电力市场报价预测方法。它包括以下步骤：S1：建立电力市场出清电价预测模型；S2：选取预测区域电力市场之前1个月的出清电价数据，计算出一天中每一个交易时刻k的出清电价均值，将其与时刻t进行拟合，拟合出状态转移矩阵；S3：估计观测噪声的协方差，将估计出的观测噪声的协方差代入电力市场出清电价预测模型；S4：估计状态转移矩阵，将估计出的状态转移矩阵代入电力市场出清电价预测模型；S5：重复执行步骤S3‑S4设定的次数；S6：输出k时刻电力市场的出清电价估计值；S7：采用步骤S2‑S7估计出电力市场日前每个时刻的出清电价估计值。本发明能够根据交易的历史数据预测电力市场的出清电价，便于发电商进行报价。

技术领域

本发明涉及电价预测技术领域，尤其涉及一种基于自适应滤波的电力市场报价预测方法。

背景技术

在实行电力商品化的竞争性电力市场中，电力市场参与者为保证自身利益最大化，会采取一定的策略来参与电力市场交易。根据市场出清电价的制定原则，如果参与电力市场交易的发电商能够精准的预测出电力市场的出清电价，并以略低于出清电力市场的价格进行报价，可以保证所有的发电容量都能参与电力市场交易，来保证自身利益的最大化。然而，目前没有能够预测电力市场报价的方法。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供了一种基于自适应滤波的电力市场报价预测方法，其能够根据交易的历史数据预测电力市场的出清电价。

为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

本发明的一种基于自适应滤波的电力市场报价预测方法，包括以下步骤：

S1：建立电力市场出清电价预测模型，公式如下：

满足如下约束条件：E(ω_k)＝0，E(υ_k)＝0，

其中，X_k为Kalman滤波状态，表示k时刻电力市场的出清电价；H_k为观测矩阵；ω_k为系统噪声；υ_k为观测噪声；Y_k为状态的观测序列，表示k时刻观测到的电力市场出清电价；Φ_k为状态转移矩阵；系统噪声ω_k和观测噪声υ_k均为高斯白噪声；Q_k为系统噪声的协方差；R_k为观测噪声的协方差；k的初始值为1；

S2：选取预测区域电力市场之前1个月的出清电价数据，计算出一天中每一个交易时刻k的出清电价均值将每一个交易时刻k的出清电价均值与时刻t进行最小二乘拟合，得到A_m为出清电价关于时刻t的系数矩阵，确定拟合出的状态转移矩阵取D_k作为状态转移矩阵Φ_k的值代入电力市场出清电价预测模型；

S3：估计观测噪声的协方差R_k，将估计出的观测噪声的协方差R_k代入电力市场出清电价预测模型；

S4：估计状态转移矩阵Φ_k，将估计出的状态转移矩阵Φ_k代入电力市场出清电价预测模型；

S5：判断F是否小于E，E为预设的迭代次数，F初始值为0，如果F小于E，则F＝F+1，跳转至步骤S3，否则执行步骤S6；

S6：输出k时刻电力市场的出清电价估计值

S7：判断k是否小于24，如果k小于24，则k＝k+1，跳转至步骤S2，否则结束。