[发明专利]一种适用于电力现货价格的概率预测的方法及设备在审
| 申请号： | 202010262600.0 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111523924A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 王强;赵瑞娜;杨立波;王晓蔚;马斌;鲁鹏;曹欣;吕昊;梁华洋;苏玉京;胡聪 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06F17/18 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 甄伊宁;董金国 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 电力 现货 价格 概率 预测 方法 设备 | ||
1.一种适用于电力现货价格的概率预测方法，其特征在于：获取价格对象基于一个预测方法F的预测序列Y1和Y2，根据所述预测序列Y1与其同时段真实序列T1之间差值的分位数回归分析，计算并输出预测序列Y2对应时段的概率预测区间。
2.根据权利要求1所述的概率预测方法，其特征在于，包括：
第一步骤，获取价格对象在第一时段P1的真实序列T1和基于一个预测方法F的预测序列Y1；
第二步骤，根据所述真实序列T1和所述预测序列Y1的预测误差序列E1构建分位数回归模型；
第三步骤，调用所述预测方法F，获取所述价格对象在第二时段P2的预测序列Y2；
第四步骤，基于所述分位数回归模型和所述预测序列Y2，获取所述价格对象在第二时段P2的概率预测区间；
其中，所述第一时段P1与第二时段P2的时长相同。
3.根据权利要求2所述的概率预测方法，其特征在于：所述第一时段P1与第二时段P2首尾相接。
4.根据权利要求2所述的概率预测方法，其特征在于：所述第一时段P1或第二时段P2的时长为一天的整数倍。
5.根据权利要求1所述的概率预测方法，其特征在于：所述预测方法F包括BP神经网络法、支持向量机法、小波变换与深度置信网络法、小波变换与长短期记忆网络法，小波分解与支持向量机组合法或基于小波分解和卷积神经网络的点预测算法。
6.根据权利要求2所述的概率预测方法，其特征在于：所述预测方法F的输入序列与输出序列之间的时间间隔等于所述第一时段P1与所述第二时段P2之间的时间间隔。
7.根据权利要求1所述的概率预测方法，其特征在于：根据一个选定的置信度计算并输出预测序列Y2对应时段的概率预测区间。
8.根据权利要求7所述的概率预测方法，其特征在于：所述置信度大于等于0.95。
9.一种输出设备，其特征在于：所述设备可视化的输出数据，其输出数据包含通过权利要求1至8任一项所述方法获取的概率预测区间的部分或者全部数据。
10.一种存储设备，其特征在于，所述设备可读取的存储数据，其存储数据的至少一个部分用于组成展示通过权利要求1至8任一项所述方法获取的概率预测区间的数据。
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