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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心

摘要：本发明涉及一种数据驱动的出清电价边界模拟方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：接收出清电价边界模拟请求，基于所述请求获取第一历史数据和第二历史数据；S2：对所述第一历史数据和所述第二历史数据进行处理，得到特征数据集；S3：基于所述特征数据集建立出清电价边界模型，进行出清电价边界模拟；S4：输出显示出清电价边界模拟结果。本发明解决了海量数据挖掘会出现共线性导致市场出清电价边界模拟与实际场景偏差较大的问题，保证了模拟出清电价边界的准确性。

主权项：1.一种数据驱动的出清电价边界模拟方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：接收出清电价边界模拟请求，基于所述请求获取第一历史数据和第二历史数据；所述第一历史数据包括历史出清电价数据，所述第二历史数据包括系统负荷预测时间、电力市场竞价空间时间和系统阻塞时间；S2：对所述第一历史数据和所述第二历史数据进行处理，得到特征数据集；对所述第一历史数据进行处理包括：通过改进的经验模态分解法对电力市场历史出清电价数据进行分解，得到不同时间尺度的出清电价数据特征序列；具体包括：Step1-1：随机产生初始模态数Nmode，输入电力市场历史出清电价数据经验模态分解模型；Step1-2：确定电力市场历史出清电价时间序列pt的局部极大值和局部极小值点；Step1-3：运用三次样条插值法，分别连接所有局部极大值点和局部极小值点，形成上包络线pmaxt和下包络线pmint；Step1-4：对每个时刻点的pmaxt和pmint取平均得到均值包络线，记为m1t：m1t＝[pmaxt+pmint]21Step1-5：计算pt与m1t的差，记为h1t：h1t＝pt-m1t2Step1-6：判断h1t是否满足模态序列的条件，在整个模态信号波形中，极值点的个数和零点的个数相等或相差一个；若满足，则h1t为第1个模态序列；若不满足，则将h1t作为原始序列，重复Step1-1-Step1-6，得到h1t极大值和极小值包络线的均值包络线m1_1t，再判断h1_1t＝h1t-m1_1t是否满足模态序列条件，如果不满足，则重复循环k次，得到h1_kt＝h1_k-1t-m1_kt，使h1_kt满足模态序列的条件，记h1t＝h1_kt，则h1t为pt的第1个模态序列，将h1t记为IMF1t；Step1-7：将IMF1t从pt分离出来，把余项序列r1t＝pt–IMF1t作为原始序列；Step1-8：利用局部极值求解函数计算余项序列r1t的全部极大值点，记录极大值点个数Ntotal；Step1-9：计算相邻极大值点的时间窗口跨度，形成离散时间窗口跨度序列，记为Lmaxi；Step1-10：判断各离散时间窗口跨度Lmaxi是否满足预设的最大时间尺度；如果相邻极值点时间窗口跨度满足预设的最大时间尺度要求，记满足条件的特征极值点个数为NL，则认为各模态序列为出清电价对应的各时间尺度的特征，并更新最大时间尺度特征极值点个数NL，否则，不更新；Step1-11：根据最大时间尺度特征极值点个数NL和余项序列全部极值点个数Ntotal，计算最大时间尺度特征指标IL： Step1-12：判断最大时间尺度特征指标IL是否大于预设值M，如果满足则认为该模态数Nmode为最佳值Nmode_best，否则，更新模态数Nmode，重复执行步骤Step1-1～1-12，直到获取模态数的最佳值Nmode_best；Step1-13：确定Nmode_best重复执行步骤Step1-1～1-6，则依此得到IMF2，IMF3，…，直到rnt满足所给定的终止条件n＝Nmode_best，并记为Rt；原始序列表示为各模态序列和余项序列的和，即 对所述第二历史数据进行处理包括：基于相关度分析法对采集的历史数据进行分析与降维处理，确定电力市场出清电价的关键信息数据序列；具体包括：Step2-1：系统负荷预测时间序列表示为Lt，电力市场竞价空间时间序列表示为Pt，各断面阻塞量时间序列表示为Bst和为系统总阻塞量时间序列表示为Btotalt；Step2-2：计算计及负荷预测不确定性的系统供需比，记为SDmaxt和SDmint： 其中，α为负荷预测误差；Step2-3：计算各断面阻塞量时间序列Bst与电力市场出清电价时间序列pt的相关度，记为CORs： 其中，为pt的平均值，为Bst的平均值；Step2-4：相关度分析；如果CORs大于预设的相关度COR，则认为断面s阻塞量时间序列Bst与pt满足相关度要求，取Bst为输入变量，则忽略Bst对pt的影响；Step2-5：计算计及阻塞影响的系统供需比指数序列，记为SD_Bmaxt和SD_Bmint： S3：基于所述特征数据集建立出清电价边界模型，进行出清电价边界模拟；所述特征数据集建立出清电价边界模型，进行出清电价边界模拟，包括：结合不同时间尺度的出清电价数据特征序列和关键信息数据序列建立电力市场特征数据集，利用径向基函数神经网络建立出清电价边界模型；S4：输出显示出清电价边界模拟结果。

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