[发明专利]电力资源的价格预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种电力资源的价格预测方法、装置、设备及存储介质，属于能源预测技术领域。该方法包括：获取特征数据，特征数据为价格预测时段内资源价格影响因素对应的数据；确定价格预测模型中各个价格区间对应的目标预测核；将特征数据输入价格预测模型，得到价格预测结果，价格预测模型用于基于特征数据以及目标预测核进行价格预测。价格的预测考虑到多维度因素的影响，预测结果符合电力市场规律；利用核函数表征资源价格影响因素与资源价格之间的相关性，并基于核回归模型进行价格预测，能够准确地学习资源价格影响因素与资源价格之间的相关性，进而提高价格预测的准确性，减少电力资源的交易损失。

技术领域

本申请实施例涉及能源预测技术领域，特别涉及一种电力资源的价格预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

电力现货市场能充分反映边际发电成本和电力供需，更好地凸显电力资源价格信号。电力现货市场短期价格预测主要包括周电价预测、日前电价预测和小时前电价预测三种。日前电价受供需关系、竞价策略等因素影响，变化较快。

相关技术中，电力资源的价格预测方法主要利用回归模型、神经网络、时间序列、小波分析等方法，构建单一或组合算法。

然而，相关技术中的方法对电力资源时长的主体竞价策略对电力资源价格的影响考虑不足，当电力资源的供需关系未出现明显变化，而主体竞价策略发生改变时，相关技术中的模型需要通过较长时间的数据收集才能够适应其变化特点，而这种迟钝性对于日前电价预测以及交易策略的损害极大。

发明内容

本申请实施例提供了一种电力资源的价格预测方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种电力资源的价格预测方法，所述方法包括：

获取特征数据，所述特征数据为价格预测时段内资源价格影响因素对应的数据；

确定价格预测模型中各个价格区间对应的目标预测核，所述目标预测核用于表征所述资源价格影响因素与资源价格之间的相关性，不同价格区间对应的目标预测核不同；

将所述特征数据输入所述价格预测模型，得到价格预测结果，所述价格预测模型用于基于所述特征数据以及所述目标预测核进行价格预测，所述价格预测结果用于指示所述特征数据对应的价格区间。

另一方面，本申请实施例提供了一种电力资源的价格预测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取特征数据，所述特征数据为价格预测时段内资源价格影响因素对应的数据；

第一确定模块，用于确定价格预测模型中各个价格区间对应的目标预测核，所述目标预测核用于表征所述资源价格影响因素与资源价格之间的相关性，不同价格区间对应的目标预测核不同；

第一预测模块，用于将所述特征数据输入所述价格预测模型，得到价格预测结果，所述价格预测模型用于基于所述特征数据以及所述目标预测核进行价格预测，所述价格预测结果用于指示所述特征数据对应的价格区间。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的电力资源的价格预测方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的电力资源的价格预测方法。