[发明专利]基于小波分解和相空间重构的电力均价预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力市场电力均价的预测方法，特别涉及一种基于小波分解和相空间重构的电力均价预测方法。

背景技术

电力销售市场可分为七个细分市场：大工业、非普工业、居民照明、非居民照明、商业、农业生产、趸售。均价是各个细分市场电价的一个综合计算量，其定义是某单位时间内(如年、月)全社会各类不同用电性质售电量销售收入之和除以全社会销售电量之和的的商。计算公式如下：

P‾=Σi=1npi.qiΣi=1nqi,i=(1,2...,n-1,n)]]>

其中是电力销售市场均价，p_i是指目录电价体系中的某项电价，q_i则是指该项电价所对应的当月售电量。

由于均价实质上体现了全社会用电结构的总体构成，所以准确的均价预测将为分析用电结构的变化提供重要依据，并可根据分析得出的结果，制定和修正针对各个细分市场的价格策略和服务策略，为电力企业的市场化提供有力的智力支持。且电力企业为控制线损，会对下级的电力部门提出线损指标，下级部门在没有达到指标时，将可能把线损电量记入总售电量，造成均价的降低，准确的均价预测将为线损指标的管理提供数据依据，对减少线损有实用意义。

由于中国目录电价名目繁多，达600余种。如果按照传统的思路，使用均价计算公式预测均价。则需预测目录电价对应各名目所对应的售电量，一则运算量极大，二则某些名目所对应的售电量变化无规律，预测精度不高，预测效果事倍功半。

发明内容

为了解决现有电力均价预测存在的技术问题，本发明提供一种基于小波分解和相空间重构的电力均价预测方法，本发明通过引入均价贡献率这个中间量，将预测转化为各细分市场的均价预测，减少了计算量，提高了预测精度。

本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤：

1)、根据电力销售数据计算各细分市场均价贡献率历史数据；

2)、采用小波分解将均价贡献率历史数据分解为趋势项、周期项和随机项；

3)、采用ARMA模型、周期图法及相空间重构法分别预测趋势项、周期项和随机项，将结果相加，得到均价贡献率的预测结果；

4)、根据目录电价估计各细分市场电力均价；

5)、根据各细分市场均价估计结果和均价贡献率预测结果，计算电力市场预测均价。

本发明的技术效果在于：本发明引入了均价贡献率，减少了预测的计算量，在实际预测中，取得了较好的预测精度。

具体实施方式

本发明引入了均价贡献率，将预测问题转化为均价贡献率及各细分市场的均价预测。对均价贡献率采用小波分解，分解为趋势项、周期项和随机项，然后根据以上三种时间序列的特点，采用相应的预测方法进行预测。对各细分市场的均价，根据目录电价进行估测。其理论基础是：

(1)均价贡献率的定义

均价贡献率用于表明各细分市场对均价的影响权重。

在对数据的挖掘中发现，为了方便的衡量各个细分市场对均价的影响权重，引入一个中间参数-均价贡献率α，α定义为：