一种基于KalmamFilters的电力价格测算方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电力价格测算技术领域，具体涉及一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法及系统。本发明专利技术利用Kalmam Filters模型将历史电力价格和预测电力价格融合在一起，对两者之间的误差进行闭环处理，得到第一预测值，此过程中能够筛出影响电力价格测算的异常电力价格，同时还能够优化选用的评价周期，得到所需的校验周期及其对应的历史电力价格，而后在其基础上进行趋势运算，得到第二预测值，再将两者进行加权运算，进一步的缩小预测过程中的误差，使得最终得到的测算区域的未来电力价格的预估值更为准确。的预估值更为准确。的预估值更为准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法及系统


[0001]本专利技术属于电力价格测算
，具体涉及一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法及系统。

技术介绍

[0002]电力是以电能作为动力的能源，是当下人们日常生活中最常用的能源之一，是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电力生产与消费系统，它将自然界的一次能源通过机械能装置转化成电力，再经输电、变电和配电将电力供应到各用户，随着经济的发展，电力价格也在不断的进行调整，但是由于各地区经济发展的状态不同，故而各地区的电力价格也是不同的，故而，通过测算电力价格也能够反映出各地区的经济发展状况。
[0003]现有的电力价格测算方法形式过为单一，多是以历史电力价格为基础进行直接推算，但是影响电力价格的因素有很多，也有可能出现短暂性的调整，或者为适应当下经济而做出的阶段性调整，调整过程相对随机，且调整过程不可控，这无疑就会导致传统测算方式得出的结果存在较大的误差，基于此，本方案提出了一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法及系统，能够利用Kalmam Filters模型将历史电力价格和预测电力价格融合在一起，对两者之间的误差进行闭环处理，得到高准确度的未来电力价格。
[0005]本专利技术采取的技术方案具体如下：
[0006]一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，包括：
[0007]获取测算区域，以及所述测算区域的电力价格信息，其中，所述电力价格信息包括当前电力价格和历史电力价格；
[0008]获取评价周期，以及所述评价周期内所有的历史电力价格；
[0009]构建Kalmam Filters模型，并将所述历史电力价格输入至Kalmam Filters模型中，得到历史电力价格的第一预测值；
[0010]将所述第一预测值与当前电力价格相比较，输出电力价格偏差值；
[0011]获取标准偏差值，并与所述电力价格偏差值进行比较；
[0012]若所述标准偏差值大于电力价格偏差值，则将所述历史电力价格输入至趋势变化模型中，并输出测算区域的电力价格变化趋势值，且同步输出第二预测值；
[0013]若所述标准偏差值小于或等于电力价格偏差值，则表明所述历史电力价格的第一预测值无效，并将所述历史电力价格输入至校正模型中，筛分出异常电力价格；
[0014]将所有异常电力价格按照发生时间的先后顺序进行排序，并依照倒序的顺序逐一对异常电力价格进行校验，得到校验节点，且将所述校验节点之后的时段标定为校验周期，并将所述校验周期内的历史电力价格标定为校验电力价格；
[0015]将所述校验电力价格输入至Kalmam Filters模型进行校验，直至得到小于标准偏差值的电力价格偏差值，并同步输出测算区域的电力价格变化趋势值以及第二预测值。
[0016]在一种优选方案中，所述获取评价周期，以及所述评价周期内所有的历史电力价格的步骤，包括：
[0017]获取所述测算区域内的历史用电年份；
[0018]获取每个所述历史用电年份内历史电力价格波动值最大的时间节点，并将其标定为分界点；
[0019]获取每个分界点对应的历史用电月份，并标定为待评估节点；
[0020]获取每个待评估节点的占比率，并将占比率最高的待评估节点标定为临界点；
[0021]获取相邻临界点之间的时段，并标定为评价周期，且单独汇总各个所述评价周期内的历史电力价格。
[0022]在一种优选方案中，所述评价周期生成之后进行顺次排序，且设定输入至所述Kalmam Filters模型和趋势变化模型中的历史电力价格均属于同一位次下的评价周期。
[0023]在一种优选方案中，所述将所述历史电力价格输入至趋势变化模型中，并输出测算区域的电力价格变化趋势值，且同步输出第二预测值的步骤，包括：
[0024]获取评价周期内的所有历史电力价格；
[0025]从所述趋势变化模型中获取标准函数；
[0026]将所有历史电力价格输入至标准函数中，得到测算区域的电力价格变化趋势值；
[0027]获取前状态电力价格，并与电力价格变化趋势值进行结合计算，并输出第二预测值。
[0028]在一种优选方案中，获取电力价格变化趋势值之后，将其输入至评估模型中，得到评估置信度，其具体过程如下：
[0029]将所述评价周期等分为多个待评估节点；
[0030]获取每个所述待评估节点下的历史电力价格，并标定为待评估电力价格，并将所有待评估电力价格按照时间顺序进行排列；
[0031]从所述评估模型中获取评估函数；
[0032]获取相邻的待评估电力价格，与电力价格变化趋势值一同输入至评估函数中，得到电力趋势价格；
[0033]获取下一位次的待评估电力价格，并进行偏移处理，得到评估区间，再与所述电力趋势价格相比较；
[0034]筛选所有符合评估区间的电力趋势价格，及其对应的待评估电力价格，并计算其在所有待评估电力价格中的占比率，并标定为评估置信度；
[0035]获取置信度判定阈值；
[0036]若所述评估置信度大于或等于置信度判定阈值，则判定所述电力价格变化趋势值执行第二预测值的测算
[0037]若所述评估置信度小于置信度判定阈值，则判定所述电力价格趋势值无效，且不执行第二预测值的测算。
[0038]在一种优选方案中，获取所述第二预测值之后，与所述第一预测值一同输入至预估函数中进行加权计算，得到电力价格预估值；
[0039]将所述电力价格预估值与当前电力价格进行比较，且将比较结果输出为复核电力价格；
[0040]将复核电力价格与电力价格偏差值相比较；
[0041]若所述复核电力价格小于或等于电力价格偏差值，则重新计算电力价格趋势值；
[0042]若所述复核电力价格大于电力价格偏差值，则将所述预测函数确定为测算区域内的标准函数。
[0043]在一种优选方案中，所述将所述历史电力价格输入至校正模型中，筛分出异常电力价格的步骤，包括：
[0044]获取评价周期内所有的历史电力价格；
[0045]获取相邻历史电力价格之间的波动值，并输出为电力价格波动值；
[0046]获取标准波动值，并与所述电力价格波动值进行比较；
[0047]筛选所有大于标准波动值的电力价格波动值，并标定为异常波动值，同时将异常波动值对应的历史电力价格标定为异常电力价格。
[0048]在一种优选方案中，所述将所有异常电力价格按照发生时间的先后顺序进行排序，并依照倒序的顺序逐一对异常电力价格进行校验，得到校验节点的步骤，包括：
[0049]获取相邻异常波动值之间的间隔时段，并标定为待校验时段；
[0050]获取标准时段，并筛选出所有大于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，其特征在于：包括：获取测算区域，以及所述测算区域的电力价格信息，其中，所述电力价格信息包括当前电力价格和历史电力价格；获取评价周期，以及所述评价周期内所有的历史电力价格；构建Kalmam Filters模型，并将所述历史电力价格输入至Kalmam Filters模型中，得到历史电力价格的第一预测值；将所述第一预测值与当前电力价格相比较，输出电力价格偏差值；获取标准偏差值，并与所述电力价格偏差值进行比较；若所述标准偏差值大于电力价格偏差值，则将所述历史电力价格输入至趋势变化模型中，并输出测算区域的电力价格变化趋势值，且同步输出第二预测值；若所述标准偏差值小于或等于电力价格偏差值，则表明所述历史电力价格的第一预测值无效，并将所述历史电力价格输入至校正模型中，筛分出异常电力价格；将所有异常电力价格按照发生时间的先后顺序进行排序，并依照倒序的顺序逐一对异常电力价格进行校验，得到校验节点，且将所述校验节点之后的时段标定为校验周期，并将所述校验周期内的历史电力价格标定为校验电力价格；将所述校验电力价格输入至Kalmam Filters模型进行校验，直至得到小于标准偏差值的电力价格偏差值，并同步输出测算区域的电力价格变化趋势值以及第二预测值。2.根据权利要求1所述的一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，其特征在于：所述获取评价周期，以及所述评价周期内所有的历史电力价格的步骤，包括：获取所述测算区域内的历史用电年份；获取每个所述历史用电年份内历史电力价格波动值最大的时间节点，并将其标定为分界点；获取每个分界点对应的历史用电月份，并标定为待评估节点；获取每个待评估节点的占比率，并将占比率最高的待评估节点标定为临界点；获取相邻临界点之间的时段，并标定为评价周期，且单独汇总各个所述评价周期内的历史电力价格。3.根据权利要求1所述的一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，其特征在于：所述评价周期生成之后进行顺次排序，且设定输入至所述Kalmam Filters模型和趋势变化模型中的历史电力价格均属于同一位次下的评价周期。4.根据权利要求1所述的一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，其特征在于：所述将所述历史电力价格输入至趋势变化模型中，并输出测算区域的电力价格变化趋势值，且同步输出第二预测值的步骤，包括：获取评价周期内的所有历史电力价格；从所述趋势变化模型中获取标准函数；将所有历史电力价格输入至标准函数中，得到测算区域的电力价格变化趋势值；获取前状态电力价格，并与电力价格变化趋势值进行结合计算，并输出第二预测值。5.根据权利要求1所述的一种基于Kalmam Filters的电力价格测算方法，其特征在于：获取电力价格变化趋势值之后，将其输入至评估模型中，得到评估置信度，其具体过程如下：
将所述评价周期等分为多个待评估节点；获取每个所述待评估节点下的历史电力价格，并标定为待评估电力价格，并将所有待评估电力价格按照时间顺序进行排列；从所述评估模型中获取评估函数；获取相邻的待评估电力价格，与电力价格变化趋势值一同输入至评估函数中，得到电力趋势价格；获取下一位次的待评估电力价格，并进行偏移处理，得到评估区间，再与所述电力趋势价格相比较；筛选所有符合评估区间的电力趋势价格，及其对应的待评估电力价格，并计算其在所有待评估电力价格中的占比率，并标定为评估置信度；获取置信度判定阈值；若所述评估置信度大于或等于置信度判定阈值，则判定所述电力价格变化趋势值执行第二预测值的测算若所述评估置信度小于置信度判定阈值，则判定所述电力价格趋势值无效，且不执行第二预测值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：余飞，何佳捷，侯梓杰，
申请(专利权)人：深圳市明成售电有限公司，
类型：发明
国别省市：