CN111144634A - 一种电力价格预测的方法以及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于能源技术领域，提供了一种电力价格预测的方法及装置，该方法包括：确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；根据预设的负荷差与电价差的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。本发明提供的电力价格预测的方法使得人们可以通过对历史负荷差与电价差的关系进行预测电价，从而更加全面准确的预测执行日当天对电价涨跌趋势，使得售电公司可以通过合理申报获得更大利益。

Description

一种电力价格预测的方法以及装置
技术领域
本发明属于能源技术领域，尤其涉及一种电力价格预测的方法及装置。
背景技术
在电力日前现货交易市场中，人们为了平衡合同交易与实际符合之间的偏差，会相对于实时运行提前一天进行的次日24小个时进行电能交易，即在每个执行日的前一天，售电公司需要对签约用户总体在执行日中每小时的用电负荷量进行预测，同时也要对在执行日中每小时的电价进行预测，以便根据预测结果制定申报策略，从而可以在实施对日前市场的价格变化中进行交易套利。
目前对于执行日当天的价格预测，没有一个更好的办法使得售电公司可以通过全面准确的预测执行日当天电价的涨跌趋势。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种电力价格预测的方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术无法全面准确预测执行日当天电价的涨跌趋势的技术问题。本发明实施例的第一方面，提供了一种电力价格预测的方法，包括：
确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；
根据预设的负荷差与电价差的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；
根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
优选地，所述确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据，包括：
确定第一负荷预测数据与第二负荷预测数据；
根据所述第一负荷预测数据与所述第二负荷预测数据确定执行日对应的负荷差数据。
优选地，所述确定第一负荷预测数据，包括：
利用预测模型，根据影响信息及历史负荷数据确定第一负荷预测数据。
优选地，在所述确定执行日对应的价格差数据之前，还包括：
根据历史时段对应的负荷差数据和历史时段对应的价格差数据，确定负荷差与电价差对应关系的对应关系。
优选地，所述历史时段对应的负荷差数据，包括：
历史时段对应的实际负荷数据与历史时段对应的预测负荷数据的之间的差值。
优选地，所述历史时段对应的价格差数据，包括：
历史时段对应的执行日电价数据与历史时段对应的当前日电价数据的之间的差值。
优选地，所述根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据，包括：
对所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据进行求和，确定执行日对应的电价数据。
本发明实施例的第二方面，提供了一种电力价格预测的方法的装置，包括：
第一确定模块，用于确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；
第二确定模块，用于根据预设的负荷差与电价差的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；
第三确定模块，用于根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
本发明实施例的第三方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述电力价格预测的方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述电力价格预测的方法的步骤。
本发明实施例提供的电力价格预测的方法的有益效果至少在于：本发明实施例首先通过确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据，其次根据预设的负荷差与电价差的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据，最后根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据，从而可以预测执行日当天的电价涨跌趋势，使得售电公司在电力日前现货交易市场中获取利益。
上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的电力价格预测的方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种电力价格预测的方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例提供的电力价格预测的装置的示意图；
图4是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，是本发明一实施例提供的另一种电力价格预测的方法的实现流程示意图，该方法可以包括：
步骤S101：确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据。
在本实施例中，执行日对应的负荷差数据指在当前日时售电公司通过用电企业历史数据及影响信息预测出的实际统调负荷与售电公司通过电力统调电厂所预测的统调中心获取的执行日统调预测负荷之差；当前日所对应的电价数据指，售电公司从交易中心网站公开的信息中获取当前日的一个电价数据。通过确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据，可以为后续确定执行日对应的价格差数据提供数据来源，使计算结果更加准确。
步骤S102：根据预设的负荷差数据与电价差数据的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据。
在本实施例中，执行日对应的价格差数据指执行日预测的电价数据与售电公司通过交易中心网站中获取的当前日所对应的电价数据之差。由于负荷差数据与电价差数据存在较强的正相关性，即当负荷差在某一时间段内的负荷差数据为正，在该时间段内所对应的价格差数据大概率为正，反之则价格差数据大概率为负。通过对比历史多个时刻的负荷差与相应的价格差可发现，负荷差与价格差之间存在线性关系，即当负荷差增大时，价格差也随之增加，从而可以得到执行日对应的价格差数据，为后续确定执行日对应的电价数据提供数据来源。
步骤S103：根据当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
在本实施例中，由于执行日对应的价格差为执行日预测的电价数据与售电公司通过交易中心网站中获取的当前日所对应的电价数据之差，所以可以通过计算确定执行日对应的电价数据，即实现了对电力价格的预测。
通过以上技术方案可知，本实施例存在的有益效果在于：首先确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数，其次根据预设的负荷差数据与电价差数据的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据，最后根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据，使得售电公司在电力日前现货交易市场中获取利益。
图1所示仅为本发明所述方法的基础实施例，在其基础上进行一定的优化和拓展，还能够得到所述方法的其他优选实施例。
如图2所示，为本发明所述预测电力价格的方法的另一个具体实施例。本是实力在前述实施例的基础上，结合具体场景说明。
步骤S201：确定第一负荷预测数据与第二负荷预测数据。
在本实施例中，将在当前日时可通过用电企业历史数据及影响信息预测出的实际统调负荷设为第一负荷预测数据，将售电公司通过电力统调电厂所预测的统调中心获取的执行日统调预测负荷设为第二负荷预测数据。
在本实施例中，可以利用预测模型，根据影响信息及历史负荷数据确定第一负荷预测数据。影响信息可包括历史天气，如最高温度数据、最低温度数据、平均温度数据、天气状况等及日期因素，如执行日是否为工作日或休息日或节假日等。预测模型中可包括相关的回归算法，利用该回归算法通过采用天气因素及日期因素能够对执行日的实际通调负荷进行预测，确定出第一负荷预测数据，从而得出更加全面准确的第一负荷预测数据，为后续计算提供数据来源，使结果更加准确。
步骤S202：根据所述第一负荷预测数据与所述第二负荷预测数据确定执行日对应的负荷差数据。
在本实施例中，负荷差数据即为第一负荷预测数据减第二负荷预测数据。从而为后续计算提供数据来源。
步骤S203：根据历史时段对应的负荷差数据和历史时段对应的价格差数据，确定负荷差数据与电价差数据的对应关系。
其中，历史时段对应的负荷差数据包括，历史时段对应的实际负荷数据与历史时段对应的预测负荷数据之间的的差值，历史时段对应的价格差数据包括，历史时段对应的执行日电价数据与历史时段对应的当前日电价数据的之间的差值。历史时段对应的实际负荷数据为在历史时段对应的执行日对应的实际统调负荷数据，历史时段对应的预测负荷数据为历史时段对应的当前日预测统调负荷数据，历史时段对应的执行日电价数据为历史时段对应的执行日对应的电价数据，历史时段对应的当前日电价数据为历史时段对应的当前日对应的电价数据。
下表1为历史时段对应的负荷差数据和历史时段对应的价格差数据情况。
表1
Figure BDA0002327901660000071
因此，可建立价格差值预测的一个模型：
y＝ax+b
其中，y为价格差值，x为负荷差值，a为影响因数，b为偏移量。
由上述模型可以看出负荷差与价格差之间存在线性关系，即当负荷差增大时，价格差也随之增加。通过历史数据得出负荷差于价格差之间的关系，为后续确执行日对应的价格差数据提供条件，使得后续计算结果更加全面准确。
步骤S204：根据上述负荷差数据与电价差数据的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据。
执行日对应的价格差数据为第一负荷数据与第二负荷预测数据之间的差值，历史时段对应的负荷差数据为历史时段对应的执行日实际统调负荷数据与历史时段对应的当前日预测统调负荷数据之间的差值。由于第一负荷预测数据是采用天气因素及影响因素回归法对于历史时段对应的执行日实际统调负荷数据进行预测得出，所以可以将第一负荷预测数据认为是执行日实际统调负荷预测数据。
在本实施例，由于上述第一负荷数据与第二负荷数据可以得出执行日对应的负荷差数据，由于负荷差数据与点价差数据为线性关系，从而可以得出执行日对应的价格差数据，以历史数据为基础，使得所获得的执行日对应的价格差数据更加全面准确。
步骤S205：根据上述当前日对应的电价数据和上述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
在本实施例中，对上述当前日对应的电价数据和上述执行日对应的价格差数据进行求和，确定执行日对应的电价数据。
本实施例实现了结合多种相关影响因素进行电力价格预测，进一步的提高了预测准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
如图3所示，为本发明所述电力价格预测装置的一个具体实施例。本实施例所述装置，即用于执行图1～2所述方法的实体装置。其技术方案本质上与上述实施例一致，上述实施例中的相应描述同样适用于本实施例中。本实施例中所述装置包括：
第一确定模块301，用于确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；
第二确定模块302，用于根据预设的负荷差与电价差的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；
第三确定模块303，根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图4所示，该实施例的终端设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个蒸发器维护时间的预测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301至303的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端设备4中的执行过程。
所述终端设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器40、所述存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元，例如终端设备8的硬盘或内存。所述存储器41也可以是终端设备4的外部存储设备，例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述终端设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其它程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
具体可以如下，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中的存储器中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端设备中的计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上计算机程序：
计算机可读存储介质，包括所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述电力价格预测的方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电力价格预测的方法，其特征在于，包括：
确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；
根据预设的负荷差数据与电价差数据的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；
根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
2.如权利要求1所述电力价格预测的方法，其特征在于，所述确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据，包括：
确定第一负荷预测数据与第二负荷预测数据；
根据所述第一负荷预测数据与所述第二负荷预测数据确定执行日对应的负荷差数据。
3.如权利要求2所述电力价格预测的方法，其特征在于，所述确定第一负荷预测数据，包括：
利用预测模型，根据影响信息及历史负荷数据确定第一负荷预测数据。
4.如权利要求1所述电力价格预测的方法，其特征在于，在所述确定执行日对应的价格差数据之前，还包括：
根据历史时段对应的负荷差数据和历史时段对应的价格差数据，确定负荷差数据与电价差数据对应关系的对应关系。
5.如权利要求4所述电力价格预测的方法，其特征在于，所述历史时段对应的负荷差数据，包括：
历史时段对应的实际负荷数据与历史时段对应的预测负荷数据的之间的差值。
6.如权利要求4所述电力价格预测的方法，其特征在于，所述历史时段对应的价格差数据，包括：
历史时段对应的执行日电价数据与历史时段对应的当前日电价数据的之间的差值。
7.如权利要求1所述电力价格预测的方法，其特征在于，所述根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据，包括：
对所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据进行求和，确定执行日对应的电价数据。
8.一种电力价格预测的装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定执行日对应的负荷差数据以及当前日对应的电价数据；
第二确定模块，用于根据预设的负荷差数据与电价差数据的对应关系，通过执行日对应的负荷差数据，确定执行日对应的价格差数据；
第三确定模块，用于根据所述当前日对应的电价数据和所述执行日对应的价格差数据，确定执行日对应的电价数据。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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