适应面向电力现货市场中短期价格预警的统调负荷概率密度预测方法研究

摘要

针对电力现货价格预测、预警中需要提供不同场景下统调负荷预测值区间的需求，结合统调负荷影响因素多、基础负荷明显、存在复杂的周期性等特点，建立基于模态分解与分位数回归森林的统调负荷概率密度组合预测模型，一方面提高了预测准确度，另外一方面也贴合电力现货价格预警业务需要提供区间预测的诉求。首先，针对原始时序数据中存在的异常值进行修正，确保高品质的数据基础。其次，采用 EMD 方法对统调负荷原始时间序列数据进行分解计算。再次，对分解出的分量分别建立 QRF 负荷预测模型，叠加不同分量预测结果从而获得预测值的条件分布。最后，利用核密度估计输出任意时刻统调负荷概率密度预测结果。相对于确定性点预测方法，概率密度预测具有描述统调负荷未来可能的波动范围及不确定性优势，且通过算例测试验证了模型的有效性。