基于多级神经网络的浙江省市场化交易电量预测研究

叶炯　方建亮　姜巍　樊丽君　胡彩红

浙江省是我国电力现货市场试点省份之一，现货市场已进入模拟试运行阶段。我国电网企业承担保底供电责任，对计划电量的统购统销模式和对市场电量的输配电价模式并存。浙江公司购售电中的市场化部分，执行市场形成的价格;而存在的优先购电及优先发电中的保量保价部分，仍分别执行相应的目录电价或上网电价。在市场化比例放开过程中，电网公司的市场化交易电量及结构将对电网公司的效益产生重大影响，因此有必要深入研究市场化交易电量预测方法，为提升电网公司运营效率效益提供决策参考。

现行主流的售电量预测方法主要分为趋势外推、基于电量与经济关系的预测、基于负荷特性的负荷预测三大类方法。趋势外推法主要是以回归分析、指数平滑等模型为基础，以时间和电量为参数拟合模型，并按照时间发展计算模型值作为未来预测值。基于电量与经济的内在关系的预测方法主要包含产值单耗法、弹性系数法，以未来的经济发展目标为依据，以弹性系数、产值单耗等指标预判的方式，进行的预测方法。基于负荷特性的研究方法，主要有自然增长和大用户法，大用户往往采用S型曲线预测。文1提出一种基于NACEMD-GRU的组合型日前负荷预测方法，引入噪声辅助复数据经验模态分解方法对日前负荷数据进行分解，并建立基于门控循环神经网络单元的深度学习预测模型，得到日前负荷的各分量预测结果。……