[发明专利]一种实时电价确定方法及系统

说明书

本申请提出一种实时电价确定方法及系统，所述方法包括：获取历史时段内各时刻的特征数据和历史时段内各时刻的实时电价出清数据以构建训练数据集，将所述训练数据集进行划分获得多个训练任务数据集；构建实时电价确定模型，所述实时电价确定模型采用时序性神经网络算法模型；利用所述多个训练任务数据集和偏差损失函数对所述时序性神经网络算法模型进行训练，得到训练好的实时电价确定模型；获取待确定电价时刻对应的特征数据，并将所述特征数据输入所述训练好的实时电价确定模型中，得到所述待确定电价时刻的实时电价。本申请提出的技术方案，基于待确定电价时刻对应的特征数据，进行实时电价的确定，提高实时电价的预测准确率。

技术领域

本申请涉及电价确定领域，尤其涉及一种实时电价确定方法及系统。

背景技术

在电力现货市场场景下，现货市场要求新能源具有市场兑现能力，如果出现新能源日前申报曲线与新能源实发曲线存在偏差，会直接影响到结算收入，偏差过大还会产生超额获利回收损失。超额获利回收损失具体指当某一时点日前出清电量和实发电量的偏差超过实发电量的一定比例（如40%）时，比例之外的电量被市场回收。

目前已有的实时电价预测技术，是一次性预测一整天的分时实时电价曲线，并将该预测数据作为储能灵活控制策的价格边界数据，在此基础上实现储能灵活控制策略的优化。但是对实时电价使用该逻辑方式进行预测存在两个缺点：第一，无法使用控制策略运行前一段时间内日前电价与实时电价的价差特征，进而造成更大概率的反向策略(某时刻本该接收到充电的策略信号反而接收到放电的策略信号或本该接收到放电的策略信号反而接收到充电的策略信号)，第二，无法使用运行日当天已公布的实时电价数据，从而造成实时数据特征的欠缺，这将会导致实时电价的预测准确率偏低，无法为储能灵活控制系统提供准确有效的输入数据，从而导致储能灵活控制形成误操作。

发明内容

本申请提供一种实时电价确定方法及系统，以至少解决实时电价的预测准确率偏低，无法为储能灵活控制系统提供准确有效的输入数据，从而导致储能灵活控制形成误操作的技术问题。

本申请第一方面实施例提出一种实时电价确定方法，所述方法包括：

获取历史时段内各时刻的特征数据和历史时段内各时刻的实时电价出清数据以构建训练数据集，将所述训练数据集进行划分获得多个训练任务数据集；

构建实时电价确定模型，所述实时电价确定模型采用时序性神经网络算法模型；

利用所述多个训练任务数据集和偏差损失函数对所述时序性神经网络算法模型进行训练，得到训练好的实时电价确定模型；

获取待确定电价时刻对应的特征数据，并将所述特征数据输入所述训练好的实时电价确定模型中，得到所述待确定电价时刻的实时电价；

其中，所述待确定电价时刻对应的特征数据是基于待确定电价时刻的前一时刻的实时电价出清数据确定的。

优选的，在构建训练数据集之前还包括：

对历史时段内各时刻的特征数据和历史时段内各时刻的实时电价出清数据进行标量处理。

优选的，所述获取历史时段内各时刻的特征数据，包括：

获取历史时段内各时刻的市场披露数据，其中所述披露数据包括日前电价出清数据、全网负荷预测数据、全网新能源预测数据、联络线计划数据、全网必开必停机组数据；

分别确定各时刻的所述日前电价出清数据、所述全网负荷预测数据、所述全网新能源预测数据、所述联络线计划数据、所述全网必开必停机组数据与对应时刻的实时电价出清数据的最大互信息值；

选取所述市场披露数据中与各时刻的实时电价出清数据的最大互信息值大于预设的选择阈值的数据作为历史时段内各时刻的特征数据。