一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 11141 A(43)申请公布日 2020.08.04

(21)申请号 202010179329.4(22)申请日 2020.03.13

(71)申请人 南方电网科学研究院有限责任公司

地址 510670 广东省广州市黄埔区科学城

科翔路11号(72)发明人 禤培正　

(74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限

公司 44202

代理人 麦小婵　郝传鑫(51)Int.Cl.

G06Q 30/02(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)

权利要求书2页 说明书11页 附图2页

CN 11141 A()发明名称

一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质(57)摘要

本发明公开一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质，该方法包括步骤：根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对出清模型进行求解，得到电价的期望值；根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围，再依次计算得到对应的电价波动范围和第一标准差，根据第一标准差的平均值，得到电价的第二标准差；根据期望值和第二标准差，得到电价的概率密度分布函数。本发明能更准确地实现对电价的预测。

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1.一种电力现货市场电价的概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；

根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；

根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；

根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；

根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预测所述电价。

2.如权利要求1所述的电力现货市场电价的概率预测方法，其特征在于，所述根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型，具体包括：

根据所述电力系统中的各机组的运行费用和启动费用，建立所述出清模型的目标函数；

根据所述电力系统的运行约束，建立所述出清模型的系统负荷平衡约束、系统备用容量约束和线路传输能力约束；

根据机组运行特性约束，建立所述出清模型的机组的出力上下限约束、爬坡率约束和最小开停机时间约束。

3.如权利要求1所述的电力现货市场电价的概率预测方法，其特征在于，所述根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值，具体包括：

根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值，将所述出清模型写入优化建模软件中，并调用cplex求解器进行求解，得到所述电力系统在不同节点的节点电价；

根据所有节点电价的平均值，得到所述电价的期望值。

4.如权利要求3所述的电力现货市场电价的概率预测方法，其特征在于，所述根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围，具体包括：

根据功率平衡约束和断面安全约束，确定所述电力系统的平均节点电价最小的第一运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，和确定所述电力系统的平均节点电价最大的第二运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；

分别对所述第一运行场景和所述第二运行场景进行出清计算，得到每一个所述概率值对应的电价波动范围。

5.如权利要求4所述的电力现货市场电价的概率预测方法，其特征在于，所述根据所述

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电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，具体包括：

根据每一个所述概率值对应的所述电价波动范围，得到对应的最大电价值和最小电价值；

根据所述最大电价值和所述最小电价值之差的一半，得到每一个所述概率值对应的所述第一标准差。

6.一种电力现货市场电价的概率预测装置，其特征在于，包括：模型建立模块，用于根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；

影响因素梳理模块，用于根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；

期望值求解模块，用于根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；

波动范围确定模块，用于根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；

电价波动计算模块，用于根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；

标准差计算模块，用于根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；

预测模块，用于根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预测所述电价。

7.一种使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的电力现货市场电价的概率预测方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的电力现货市场电价的概率预测方法。

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一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质

技术领域

[0001]本发明涉及电力系统运行调节技术领域，尤其涉及一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质。背景技术

[0002]在电力现货市场环境下，预先准确地对电价进行预测尤为重要，准确的电价可以方便了解电力市场的发电机组分布情况和统筹资源配置。现有的一些预测电价的分析方法仅考虑期望场景下的电价情况，而忽略其他因素可能发生的误差情况，使得预测的电价不够准确，而在电力系统实际运行过程中，确实存在着一些不确定性因素，会给电力市场的电价带来波动。

发明内容

[0003]本发明实施例的目的是提供一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质，通过加入影响电价波动因素的考虑，并借助正态分布的3σ原则，能更准确地实现对电价的预测。

[0004]为实现上述目的，本发明一实施例提供了一种电力现货市场电价的概率预测方法，包括以下步骤：

[0005]根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；[0006]根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；

[0007]根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；[0008]根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；[0009]根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；

[0010]根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；[0011]根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预测所述电价。

[0012]优选地，所述根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型，具体包括：

[0013]根据所述电力系统中的各机组的运行费用和启动费用，建立所述出清模型的目标函数；

[0014]根据所述电力系统的运行约束，建立所述出清模型的系统负荷平衡约束、系统备

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用容量约束和线路传输能力约束；[0015]根据机组运行特性约束，建立所述出清模型的机组的出力上下限约束、爬坡率约束和最小开停机时间约束。[0016]优选地，所述根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值，具体包括：[0017]根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值，将所述出清模型写入优化建模软件中，并调用cplex求解器进行求解，得到所述电力系统在不同节点的节点电价；

[0018]根据所有节点电价的平均值，得到所述电价的期望值。[0019]优选地，所述根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围，具体包括：[0020]根据功率平衡约束和断面安全约束，确定所述电力系统的平均节点电价最小的第一运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，和确定所述电力系统的平均节点电价最大的第二运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；[0021]分别对所述第一运行场景和所述第二运行场景进行出清计算，得到每一个所述概率值对应的电价波动范围。[0022]优选地，所述根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，具体包括：

[0023]根据每一个所述概率值对应的所述电价波动范围，得到对应的最大电价值和最小电价值；

[0024]根据所述最大电价值和所述最小电价值之差的一半，得到每一个所述概率值对应的所述第一标准差。

[0025]本发明另一实施例提供了一种电力现货市场电价的概率预测装置，所述装置包括：

[0026]模型建立模块，用于根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；

[0027]影响因素梳理模块，用于根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；[0028]期望值求解模块，用于根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；[0029]波动范围确定模块，用于根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；[0030]电价波动计算模块，用于根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；[0031]标准差计算模块，用于根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；[0032]预测模块，用于根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分

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布函数，以预测所述电价。

[0033]本发明还有一实施例对应提供了一种使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的电力现货市场电价的概率预测方法。

[0034]本发明还有一实施例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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任一项所述的电力现货市场电价的概率预测方法。[0035]与现有技术相比，本发明实施例所提供的一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质，通过加入影响电价波动因素的考虑，并借助正态分布的3σ原则，得到电价的概率密度分布函数，从而更准确地实现对电价的预测。附图说明

[0036]图1是本发明一实施例提供的一种电力现货市场电价的概率预测方法的流程示意图；

[0037]图2是本发明一实施例提供的一种电力现货市场电价的概率预测装置的结构示意图；

[0038]图3是本发明一实施例提供的一种使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的示意图。

具体实施方式

[0039]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0040]参见图1，是本发明一实施例提供的一种电力现货市场电价的概率预测方法的流程示意图，所述方法包括步骤S1至步骤S7：[0041]S1、根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；[0042]S2、根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；[0043]S3、根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；[0044]S4、根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；[0045]S5、根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；[0046]S6、根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；

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S7、根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预

测所述电价。

[0048]具体地，根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型。电力市场的出清为现有技术，在这里不赘述。[0049]根据出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率。一般来说，不同的电力现货市场的出清规则和出清模型不一致，影响电力市场运行的不确定性因素也不一样，在本发明中，影响因素为负荷的不确定性、可再生能源出力的不确定性和外来电输送功率的不确定性。[0050]根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值。假设负荷、可再生能源出力和外来电输送功率均不发生波动，均为预测值，则电力系统是稳定的，得到的电价就是理想的，也就是电价的期望值。[0051]根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％。本发明假设负荷、可再生能源出力和外来电输送功率满足正态分布，则通过正态分布的3σ原则，可以确定负荷、可再生能源出力和外来电输送功率的波动范围。[0052]根据负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围，计算得到三个概率值对应的电价波动范围；再根据电价波动范围计算出三个概率值对应的第一标准差，然后根据三个第一标准差的平均值，得到电价的第二标准差；[0053]根据期望值priceE和第二标准差σ，得到电价的概率密度分布函数，根据电价的概率密度分布函数就可以实现电价的概率预测，从而可以预测电价。

[00]本发明该实施例提供的一种电力现货市场电价的概率预测方法，通过加入影响电价波动因素的考虑，并借助正态分布的3σ原则，得到电价的概率密度分布函数，从而更准确地实现对电价的预测。

[0055]作为上述方案的改进，所述根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型，具体包括：

[0056]根据所述电力系统中的各机组的运行费用和启动费用，建立所述出清模型的目标函数；

[0057]根据所述电力系统的运行约束，建立所述出清模型的系统负荷平衡约束、系统备用容量约束和线路传输能力约束；[0058]根据机组运行特性约束，建立所述出清模型的机组的出力上下限约束、爬坡率约束和最小开停机时间约束。[0059]具体地，根据电力系统中的各机组的运行费用和启动费用，建立出清模型的目标函数。目标函数为

其中，Fcoal(c,

t)、Fgas(g,t)分别为煤电机组c、气电机组g在时段t下的运行费用；Ccoal(c,t)、Cgas(g,t)分别为煤电机组c、气电机组g在时段t下的启动费用。[0060]以煤电机组为例，运行费用函数，又称报价曲线，其表达式为Fcoal(c,t)＝a2pc(c,

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t)2+a1pc(c,t)+a0；启动费用函数约束为

其中：a2、

a1、a0分别为煤电报价曲线的二次项系数、一次项系数和常数项；pc(c,t)为煤电机组c在时段t的出力；CU(c)为煤电机组c的单次启动成本；Uc(c,t-1)为煤电机组c在时段t-1的启停状态。

[0061]根据电力系统的运行约束，建立出清模型的系统负荷平衡约束、系统备用容量约束和线路传输能力约束。

[0062]

对于时段t，负荷平衡约束为：

其中，pg(g,t)分别为气电机组g在时段t下的出力，pa(a,t)为A类机组a在时段t下的出力(A

类机组指的是非市场化机组)；T(j,t)为省间联络线j在时段t下的功率(受入功率为正，送出功率为负)；D(t)为时段t的总负荷。[0063]系统正备用容量约束为

[00]

[0065]

式中：Ug(g,t)为气电机组g在时段t下的启停状态，Ua(a,t)为A类机组a在时段t下

分别为煤电机组

的启停状态，其中“1”表示开机，“0”表示停机；

c、气电机组g、A类机组a的出力上限；RU(t)为时段t的正备用需求。[0066]线路传输能力约束为

[0067]

[0068]式中：为线路l的潮流传输极限；Gl-c、Gl-g、Gl-a分别为煤电机组c、气电机组

g、A类机组a所在节点对线路l的功率转移因子；Gl-k为节点k对线路l的功率转移因子；D(k,

t)为节点k在时段t的负荷。

[0069]根据机组运行特性约束，建立出清模型的机组的出力上下限约束、爬坡率约束和最小开停机时间约束。这里的机组主要指的是煤电机组和气电机组。下面以煤电机组为例进行说明，气电机组的出力特性约束与火电一致，此处不再赘述。

[0070]

煤电机组出力的上下限约束为：其中，pc

(c,t)为火电机组c在时段t的出力。[0071]煤电机组的爬坡率约束如下：

[0072][0073]

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分别为煤电机组c的向上、向下爬坡速率。

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其中，

煤电机组的最小开停机时间约束如下：

[0077][0078]

其中，TU(c)、TD(c)分别为煤电机组c的最小连续开机时间和最小连续停机时间。

[0079]作为上述方案的改进，所述根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值，具体包括：[0080]根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值，将所述出清模型写入优化建模软件中，并调用cplex求解器进行求解，得到所述电力系统在不同节点的节点电价；

[0081]根据所有节点电价的平均值，得到所述电价的期望值。[0082]具体地，根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值，将出清模型写入优化建模软件中，并调用cplex求解器进行求解，得到电力系统在不同节点的节点电价。在计算节点电价前，要将出清模型的约束条件的对偶因子和发电机组的出力计划输出到数据文件，然后读取数据文件中约束条件的对偶因子，根据

计

算出节点电价；其中，LMPtk为节点k在时段t下的节点电价，λt为负荷平衡约束的对偶乘子，ξσtl、tl为线路安全约束的对偶乘子。[0083]根据所有节点电价的平均值，得到电价的期望值。假设电力系统中的节点个数为K个，则电力系统的平均电价即期望值的计算公式为

[0084]

其中，Mt为平均电价。

作为上述方案的改进，所述根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围，具体包括：

[0085]根据功率平衡约束和断面安全约束，确定所述电力系统的平均节点电价最小的第一运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，和确定所述电力系统的平均节点电价最大的第二运行场景对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；[0086]分别对所述第一运行场景和所述第二运行场景进行出清计算，得到每一个所述概率值对应的电价波动范围。

2[0087]需要说明的是，假设母线i的负荷满足N(μi,σ根据正态分布的3σ原i)正太分布，

则，当概率值为68.27％、95.45％、99.73％时，负荷的波动范围如下：[0088]68.27％：μσμσi-i≤Pi≤i+i[00]95.45％：μσμσi-2i≤Pi≤i+2i[0090]99.73％：μσμσi-3i≤Pi≤i+3i[0091]式中，Pi为母线i的负荷实际值，μσi为母线i的负荷预测值，i为母线负荷正态分布

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的标准差。

2[0092]假设中调调管的第j台间歇性可再生能源机组出力服从N(μσ根据j,j)正太分布，

正态分布的3σ原则，当概率值为68.27％、95.45％、99.73％时，可再生能源出力的波动范围如下：

[0093]68.27％：μσμσj-j≤Pj≤j+j[0094]95.45％：μσμσj-2j≤Pj≤j+2j[0095]99.73％：μσμσj-3j≤Pj≤j+3j[0096]式中，Pj为第j台间歇性可再生能源机组的实际出力，μj为第j台间歇性可再生能源机组的出力预测值，σj为可再生能源出力正态分布的标准差。

2[0097]假设省间联络线k的输送功率满足N(μσ根据正态分布的3σ原则，k,k)的正态分布，

当概率值为68.27％、95.45％、99.73％时，外来电输送功率的波动范围如下：[0098]68.27％：μσμσk-k≤Pk≤k+k[0099]95.45％：μσμσk-2k≤Pk≤k+2k[0100]99.73％：μσμσk-3k≤Pk≤k+3k[0101]式中，Pk为第k条省间联络线的输电功率的实际值，μk为第k条省间联络线的输电功率的计划值，σk为外来电输送功率正态分布的标准差。[0102]具体地，不确定性因素是通过功率平衡约束、断面安全约束这两个方面来影响电价的，所以可以根据功率平衡约束和断面安全约束，确定电力系统的平均节点电价最小的第一运行场景对应的负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围，和确定电力系统的平均节点电价最大的第二运行场景对应的负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围。其中，第一运行场景又叫极小场景，极大场景又叫第二运行场景。[0103]在功率平衡约束上，从节点电价的定价原理可知，系统负荷需求越小，出清电价越小，所以电价指标达到极小场景的必要条件为系统负荷需求最小的时候，即母线负荷为下限出力、可再生能源机组为上限出力、外来电输送功率为上限出力，反之则为极大场景。以概率值为95.45％为例，第一运行场景对应的负荷的波动范围、可再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围为

第二运行场景对应的负荷的波动范围、可

再生能源出力的波动范围和外来电输送功率的波动范围为

[0104]

在断面安全约束上，从节点电价的定价原理可知，断面安全约束越严格，阻塞价格越大。因此，因此电价指标达到极大场景的必要条件为断面安全约束最严格的时候。假设负荷、可再生能源机组或者联络线的并网节点m对断面l的灵敏度为Gl-m，则极大场景的必要条件为：当Gl-m>0时，节点m下的负荷取值为下限出力，节点m下的可再生能源机组为上限出力，

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联络线取值为上限出力，以概率值为95.45％为例，则有当Gl-m<0时，节点m下

的负荷取值为上限出力，节点m下的可再生能源机组为下限出力，联络线取值为下限出力，以概率值为95.45％为例，则有

同理，可得极小场景的必要条件，以概率值为

95.45％为例，当Gl-m>0时，则有

[0105]

当Gl-m<0时，则有

根据上述分析，可得到第一运行场景和第二运行场景对应的功率平衡约束和断面安全约束，因此可以分别对第一运行场景和第二运行场景进行出清计算，得到每一个概率值对应的电价波动范围。为了方便表达，当概率值取值为95.45％时，假设计算出的极小场

计算出的极大场景下的系统平均电价为

此时，电

景下的系统平均电价为价的波动范围为为

同理，当概率值为68.27％时，电价的波动范围

当概率值为99.73％时，电价的波动范围为

作为上述方案的改进，所述根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，具体包括：

[0107]根据每一个所述概率值对应的所述电价波动范围，得到对应的最大电价值和最小电价值；

[0108]根据所述最大电价值和所述最小电价值之差的一半，得到每一个所述概率值对应的所述第一标准差。[0109]具体地，根据每一个概率值对应的电价波动范围，得到对应的最大电价值和最小电价值；根据最大电价值和最小电价值之差的一半，得到每一个概率值对应的第一标准差。[0110]更直观地表达为，当概率值为68.27％时，对应的第一标准差为σ计算公式为1，

当概率值为95.45％时，对应的第一标准差为σ2，计算公式为当概率值为99.73％时，对应的第一标准差为σ3，计算公式为三者的平均值即为电价概率密度分布函数的第二标准差，即第二标

准差σ为

[0111]

[0106]

参见图2，是本发明一实施例提供的一种电力现货市场电价的概率预测装置的结构示意图，所述装置包括：

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模型建立模块11，用于根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市

场出清模型；

[0113]影响因素梳理模块12，用于根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；[0114]期望值求解模块13，用于根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；[0115]波动范围确定模块14，用于根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；[0116]电价波动计算模块15，用于根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；[0117]标准差计算模块16，用于根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；[0118]预测模块17，用于根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预测所述电价。

[0119]本发明实施例所提供的一种电力现货市场电价的概率预测装置能够实现上述任一实施例所述的电力现货市场电价的概率预测方法的所有流程，装置中的各个模块、单元的作用以及实现的技术效果分别与上述实施例所述的电力现货市场电价的概率预测方法的作用以及实现的技术效果对应相同，这里不再赘述。[0120]参见图3，是本发明实施例提供的一种使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的示意图，所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置包括处理器10、存储器20以及存储在所述存储器20中且被配置为由所述处理器10执行的计算机程序，所述处理器10执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的电力现货市场电价的概率预测方法。[0121]示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器20中，并由处理器10执行，以完成本发明。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，该指令段用于描述计算机程序在一种电力现货市场电价的概率预测方法中的执行过程。例如，计算机程序可以被分割成模型建立模块、影响因素梳理模、期望值求解模块、波动范围确定模块、电价波动计算模块、标准差计算模块和预测模块，各模块具体功能如下：[0122]模型建立模块11，用于根据电力系统运行约束和机组运行特性约束，建立电力市场出清模型；

[0123]影响因素梳理模块12，用于根据所述出清模型，确定影响电价的因素为负荷、可再生能源出力和外来电输送功率；[0124]期望值求解模块13，用于根据负荷预测值、可再生能源出力预测值和外来电输送功率预测值对所述出清模型进行求解，得到电价的期望值；[0125]波动范围确定模块14，用于根据正态分布的3σ原则，确定在预设的概率值时对应的所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波动范围和所述外来电输送功率的波动范围；其中，预设的概率值分别为68.27％、95.45％和99.73％；[0126]电价波动计算模块15，用于根据所述负荷的波动范围、所述可再生能源出力的波

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动范围和所述外来电输送功率的波动范围，计算得到所述概率值对应的电价波动范围；[0127]标准差计算模块16，用于根据所述电价波动范围计算出所述概率值对应的第一标准差，根据三个所述第一标准差的平均值，得到所述电价的第二标准差；[0128]预测模块17，用于根据所述期望值和所述第二标准差，得到所述电价的概率密度分布函数，以预测所述电价。

[0129]所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置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。所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，示意图3仅仅是一种使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的示例，并不构成对所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的限定，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，例如所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

[0130]处理器10可以是处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、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处理器10也可以是任何常规的处理器等，处理器10是所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的各个部分。[0131]存储器20可用于存储所述计算机程序和/或模块，处理器10通过运行或执行存储在存储器20内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器20内的数据，实现所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置的各种功能。存储器20可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据程序使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、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)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。[0132]其中，所述使用电力现货市场电价的概率预测方法的装置集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为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，本发明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，上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，上述计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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，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。

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本发明实施例还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包括

存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一实施例所述的电力现货市场电价的概率预测方法。[0134]综上，本发明实施例所提供的一种电力现货市场电价的概率预测方法、装置及存储介质，通过深入电力系统的实际运行，探究影响电价波动的因素，利用正太分布的3σ原则确定每个因素的波动范围，并结合电力系统在实际运行中的负荷平衡约束和断面安全约束，得出每一概率值的电价波动范围，从而根据得到的电价的期望值和标准差得到电价的概率密度分布函数，以实现对电价的更准确预测。[0135]以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

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图1

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图2

图3

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