本技术介绍了一种新型的短期电价预测技术及其系统,该技术利用MIC-TCN-Transformer模型,从多个数据源收集电价预测数据,并将其标准化为统一格式和结构,以提高预测准确性。
背景技术
随着全球能源转型和电力行业改革的深化,电力市场正经历前所未有的变革。这种变革不仅体现在技术和经济层面,更涉及到社会和环境发展的长远目标。在这一背景下,电价的波动性和不确定性不仅与传统的供需关系、燃料价格等因素紧密相关,还受到诸如"双碳"目标(即碳达峰和碳中和)、新能源发展、市场参与者的行为以及宏观经济政策等多种内外部因素的影响。
首先,"双碳"目标的提出为电力市场的发展指明了方向,要求能源结构逐步从化石燃料为主转向以可再生能源为主体。这一转变直接影响到电力的生产成本和供应稳定性,增加了电价的波动性。例如,风能和太阳能等新能源发电具有间歇性和波动性特点,它们的大规模接入使得电力供需平衡更加复杂。
其次,新能源的快速发展改变了电力市场的竞争格局。一方面,新能源发电的成本逐渐降低,提高了其在市场中的竞争力;另一方面,新能源的补贴政策和激励机制也在不断调整,这些政策变动直接影响到新能源发电的投资回报率和市场参与度。此外,随着电池储能技术的进步和成本的降低,用户侧的响应能力增强,进一步增加了市场的动态性和不确定性。
再者,发电商的市场力也是影响电价的重要因素。在某些情况下,拥有较大市场份额的发电商可能通过操纵供应来影响市场价格,这可能导致电价的异常波动。因此,监管机构需要密切关注市场动态,制定相应的政策措施以防止市场操纵和不公平竞争。
最后,宏观经济政策和外部环境的变化也会对电价产生影响。例如,货币政策的调整会影响电力项目的融资成本,而国际贸易形势的变化则可能影响到燃料的进口成本。这些因素都会通过影响电力市场的供需关系来反映在电价上。
面对这些复杂多变的影响因素,传统的预测方法显然难以满足准确预测电价的需求。因此,利用深度学习技术,特别是结合长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等先进技术,构建更加综合和灵活的预测模型成为研究的重点。这些模型能够更好地捕捉和分析历史数据中的非线性关系和长期依赖特征,从而提高电价预测的准确性。然而,即使是最先进的模型,在处理如此多维度且高度不确定的数据时仍面临挑战,需要不断的优化和完善。
实现思路