【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电价预测领域，更具体地，涉及一种电力市场日前电价预测方法及预测系统。
技术介绍
1、随着大规模新能源并入电网，新能源的随机性以及电量无法大量存储的特点，将造成日前出清价格的强烈波动。在电力市场中，日前出清价格直接影响市场收益，精准预测日前电价对把握市场规律、推动市场主体制定方案、合理配置资源等具有重要意义。
2、精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策。因此，建立准确度较高的日前电价预测模型尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种电力市场日前电价预测方法及预测系统。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种电力市场日前电价预测方法，包括：
3、采集历史一段时间内每天的日前电价数据，每天的日前电价数据包括多个子时间段的日前电价数据；
4、将多个子时间段的日前电价数据组成原始时间序列，对所述原始时间序列进行奇异谱分析，获得l个按照频率高低排列的子序列rc1,...，rcl，其中，l为正整数；
5、将rcm到rcl叠加形成剩余部分ssam，趋势部分rc1即ssa1，周期部分为rc2～rcm-1即ssa2-ssam-1，得到m个子序列ssai，将m个子序列拼接为l*m的矩阵m，其中，2＜m＜l，且m为正整数，i＝1，2，...，m；
6、将拼接成的矩阵m输入mscnn-lstm网络中，预测未来一个子时间段的日前电价数据。
7、根据本专利技术的
8、采集模块，用于采集历史一段时间内每天的日前电价数据，每天的日前电价数据包括多个子时间段的日前电价数据；
9、分析模块，用于将多个子时间段的日前电价数据组成原始时间序列，对所述原始时间序列进行奇异谱分析，获得l个按照频率高低排列的子序列rc1，...，rcl，其中，l为正整数；
10、拼接模块，用于将rcm到rcl叠加形成剩余部分ssam，趋势部分rc1即ssa1，周期部分为rc2～rcm-1即ssa2-ssam-1，得到m个子序列ssai，将m个子序列拼接为l*m的矩阵m，其中，2＜m＜l，且m为正整数，i＝1，2，...，m；
11、将拼接成的矩阵m输入mscnn-lstm网络中，预测未来一个子时间段的日前电价数据。
12、根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现电力市场日前电价预测方法的步骤。
13、根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现电力市场日前电价预测方法的步骤。
14、本专利技术提供的一种电力市场日前电价预测方法及系统，采集历史的多个子时间段的日前电价数据组成原始时间序列，对原始时间序列进行奇异谱分析，获得l个子序列rc1，...，rcl；将rcm到rcl叠加形成剩余部分ssam，趋势部分rc1即ssa1，周期部分为rc2～rcm-1即ssa2-ssam-1，得到m个子序列ssai，将m个子序列输入mscnn-lstm网络中，预测未来一个子时间段的日前电价数据。通过本专利技术，能够对电力市场的日前电价实现精准的预测。
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1.一种电力市场日前电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，所述对所述原始时间序列进行奇异谱分析，获得L个按照频率高低排列的子序列RC1，...，RCL，包括：
3.根据权利要求2所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，对所述原始时间序列进行嵌入、奇异值分析、分组和对角平均后，获得L个按照频率高低排列的子序列RC1，...，RCL，包括：
4.根据权利要求3所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，所述设置嵌入纬度为L，生成L*K的轨迹矩阵Y，包括：
5.根据权利要求4所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，对对所述轨迹矩阵Y进行奇异值分解，分解为多个子矩阵S1，S2，....，Sj，...，Se，包括：
6.根据权利要求4所述的电力市场日前日前电价预测方法，其特征在于，所述对每一个子矩阵Sj分为若干个不相交的组，并根据不相交的组，得到多个合成矩阵，包括：
7.根据权利要求6所述的电力市场日前日前电价预测方法，其特征在于，所述基于对角平均化将每
8.根据权利要求1所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，所述MSCNN-LSTM网络包括串联的MSCNN子网络和LSTM子网络，所述MSCNN子网络包括串接的第一卷积层、第二卷积层、池化层和第三卷积层，第三卷积层与所述LSTM子网络连接；
9.一种电力市场日前电价预测方法，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的电力市场日前电价预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电力市场日前电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，所述对所述原始时间序列进行奇异谱分析，获得l个按照频率高低排列的子序列rc1，...，rcl，包括：
3.根据权利要求2所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，对所述原始时间序列进行嵌入、奇异值分析、分组和对角平均后，获得l个按照频率高低排列的子序列rc1，...，rcl，包括：
4.根据权利要求3所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，所述设置嵌入纬度为l，生成l*k的轨迹矩阵y，包括：
5.根据权利要求4所述的电力市场日前电价预测方法，其特征在于，对对所述轨迹矩阵y进行奇异值分解，分解为多个子矩阵s1，s2，....，sj，...，se，包括：
6.根据权利要求4所述的电力市场日前日前电价预测方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：周逸聪，钟刚，龚梁，程俊杰，郭鹏程，胡华，
申请(专利权)人：武汉烽火普天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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