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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院

摘要：本发明涉及一种发电端中长期电量预测分解曲线生成方法，与现有技术相比解决了难以针对发电端中长期电量进行预测的缺陷。本发明包括以下步骤：发电端历史运行数据的获取；供需比曲线数据的生成；供需比现货因子的迭代计算；中长期交易因子的计算；发电端中长期电量预测分解曲线的生成。本发明充分发挥电力现货市场的信号作用，基于电力现货市场实际运行给出的数据信号，对发电端中长期电量曲线，综合考虑多因素进行预测分解曲线的迭代优化，实现了发电端中长期电量预测分解曲线的生成。

主权项：1.一种发电端中长期电量预测分解曲线生成方法，其特征在于，包括以下步骤：11发电端历史运行数据的获取：获取发电端前一周的电量性数据，其包括统调负荷、非市场机组出力、地方电出力、联络线功率、市场机组可用容量、市场机组装机容量、市场机组检修容量、主导行业因子、负荷类型因子和温度因子；12供需比曲线数据的生成：基于发电端历史运行数据生成供需比曲线数据；所述供需比曲线数据的生成包括以下步骤：121设定分时供需比的计算公式如下：L竞价,t＝L统调,t-S非市场,t-S地方电,t-S联络线,tS可用,t＝S市场装机-S检修,tX供需,t＝L竞价,t÷S可用,t式中：L竞价,t为t时段日前竞价出力空间，L统调,t为t时段统调负荷，S非市场,t为t时段非市场机组出力，S地方电,t为t时段地方电出力，S联络线,t为t时段联络线功率；S可用,t为t时段市场机组可用容量，S市场装机为市场机组装机容量，S检修,t为t时段市场机组检修容量；X供需,t为t时段供需比；122设定机组所在节点现货边际价格拟合函数如下式所示：LMPi,t＝k1X供需,t+b1，式中：LMPi,t为t时段机组所在节点现货边际因子，k1为拟合函数的一次项系数，b1为拟合函数的常数项；123设定用户统一结算点现货边际因子拟合函数如下式所示：LMP统一,t＝k2X供需,t+b2，式中：LMP统一,t为t时段用户统一交割点现货边际因子，k2为拟合函数的一次项系数，b2为拟合函数的常数项；13供需比现货因子的迭代计算：对供需比曲线数据中的现货因子进行迭代计算；所述供需比现货因子的迭代计算包括以下步骤：131以交易日的前一周平均供需比为输入，其中每个时段的供需比为交易日的前一周同一时段供需比的平均值，平均供需比计算公式如下： 式中：为t时段交易日的前一周平均供需比；132迭代计算发电端机组所在节点现货边际因子和用户统一交割点现货因子，机组所在节点现货因子推导预测值LMPi,t如下： 其中，b1为拟合函数的常数项；用户统一结算点现货因子推导预测值LMP统一,t如下： b2为拟合函数的常数项；14中长期交易因子的计算：通过供需比曲线数据计算含度电成本和阻塞的成本参考因子和现货交易因子；所述中长期交易因子的计算包括以下步骤：141在中长期交易曲线数据下，设成本参考因子计算公式如下： P成本参考＝P度电+P阻塞式中：P阻塞为机组的阻塞成本，Qt为t时段中长期交易电量；P成本参考为机组的成本参考因子，P度电为机组的度电发电成本；142给定中长期交易曲线下，设现货参考因子计算公式如下： 式中：P现货参考为机组的现货参考因子；15发电端中长期电量预测分解曲线的生成：从供需比、主导行业、负荷类型、温度、中长期交易因子出发，生成发电端中长期电量预测分解曲线；所述发电端中长期电量预测分解曲线的生成包括以下步骤：151对供需比曲线、主导行业因子、负荷类型因子、温度和中长期交易因子利用曲线相似度识别方法识别出相似曲线，得到曲线特征；152由曲线特征判别得到各曲线特征量化值，将其特征值进行向量表示，即得到其曲线特征向量，其中，对于选定的典型曲线，将其特征向量定义为标准模式，计作A0，则A0＝{x01,x02,x03,x04,x05}，其中，x01表示供需比曲线，x02表示主导行业因子，x03表示负荷类型因子，x04表示温度，x05表示中长期交易因子；针对其余n个待识别曲线，得到其特征向量，Ai＝{xi1,xi2,xi3,xi4，xi5},i＝1,2,Ln；153选取模糊模式识别中贴近度的计算方法，选择最大最小贴近都对曲线特征向量进行测算，测算得出待识别曲线与典型曲线之间的贴近度，其计算公式如下： 其中，NA0,Ai表示A0与Ai的贴近度，∧为取小算子，∨为取大算子；154通过上式得到n个贴近度测算值，通过对贴近都进行排序，即得到与选取的典型曲线相似的曲线类型；155按阈值原则或择近原则从n个曲线中筛选出相似曲线；其中阈值原则为相近度大于某一个值的时候，才能判定其为同类型曲线，在此将其阈值定义为80％；择近原则为根据贴近度进行排序，判定贴近度最大的一组曲线作为同类型曲线，在此选取贴近度最大的前20％进行波动率测算；156将波动率嵌入历史电量分解曲线迭代得出发电端中长期预测分解曲线。

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