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申请/专利权人:合邦电力科技有限公司
摘要:本发明属于电力交易作业领域,涉及一种中长期电价预测方法、可读存储介质及设备,可以相对准确判断电力的供需关系,提高电价预测准确性。技术方案包括:通过天气因素,预测风电发电量、水电发电量、光电发电量和跨区输电发电量;再通过对应区域发布的地区生产总值的增长率分析经济发展情况,进而预测未来一段时间的交易电量,获取发电量和交易电量后进行未来中长期时间段内的电价。
主权项:1.中长期电价预测方法,其特征在于,包括:获取对应区域内历年来的地区生产总值的增长率;获取对应区域内历年来的风电增长率、水电增长率、光电增长率和跨区输电增长率,并获取对应区域历年来的天气指数;获取对应区域内历年来的交易电量和平均价格;建立第一神经网络模型,并利用所述天气指数和所述风电增长率训练所述第一神经网络模型,采用第一神经网络模型和气象部门发布的所述对应区域的天气预报信息预测未来一段时间内的风电增量;建立第二神经网络模型,并利用所述天气指数和所述水电增长率训练所述第二神经网络模型,采用第二神经网络模型和气象部门发布的所述对应区域的天气预报信息预测未来一段时间内的水电增量;建立第三神经网络模型,并利用所述天气指数和所述风电增长率训练所述第三神经网络模型,采用第三神经网络模型和气象部门发布的所述对应区域的天气预报信息预测未来一段时间内的光电增量;建立第四神经网络模型,并利用对应时间段内的地区生产总值的增长率、风电交易电量、水电交易电量、光电交易电量、跨区输电交易电量训练所述第四神经网络模型,根据所述对应区域发布的生产规划,获取所述对应区域内未来的地区生产总值的增长率,采用第四神经网络模型根据所述未来的地区生产总值的增长率预测未来一段时间内的风电交易电量、水电交易电量、光电交易电量、跨区输电交易电量;建立第五神经网络模型,并利用对应区域内历年来的交易电量、风电增长率、水电增长率、光电增长率和跨区输电增长率和平均价格训练第五神经网络模型,根据所述未来一段时间内预测的风电交易电量、水电交易电量、光电交易电量、跨区输电交易电量以及预测的风电增量、水电增量和光电增量,所述第五神经网络模型预测中期或长期的电力价格。
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