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電力市場(chǎng)改革初期，月度競價(jià)由于可供研究的數據少、環(huán)境變化大、市場(chǎng)參與者行為不確定等特點(diǎn)難以分析預測。

本文將監督式機械學(xué)習算法與當前電力市場(chǎng)規則和競價(jià)者行為特征相結合，提出了一種具有自適應能力的競價(jià)預測方法，引入遺忘機制和慣性機制來(lái)模擬真實(shí)市場(chǎng)參與者競價(jià)行為，設計了自我驗證機制修正不合理的預測結果，改進(jìn)了正則化參數，有效避免了過(guò)擬合的發(fā)生。本文實(shí)驗算例采用廣東月度競價(jià)的實(shí)驗市場(chǎng)數據，驗證了所提方法的有效性。

隨著(zhù)我國生產(chǎn)結構的轉型，電力需求增速減緩。為了進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)能結構，我國自2015年開(kāi)始正式起動(dòng)新一輪電力市場(chǎng)改革（電改“9號文”）[1-3]。本輪改革中，國家陸續出臺了一系列指導規章和準則，建立了大范圍的電力綜合改革試點(diǎn)和售電市場(chǎng)試點(diǎn)。根據世界其他開(kāi)展電力市場(chǎng)改革區域的經(jīng)驗[4-6]，電力市場(chǎng)從時(shí)間上主要劃分為中長(cháng)期市場(chǎng)和現貨市場(chǎng)。

目前，中國電力市場(chǎng)發(fā)展尚處于初始階段，市場(chǎng)的參與者都期待采用優(yōu)化的競價(jià)策略來(lái)最大化利潤，并避免因錯誤競價(jià)策略而導致?lián)p失。然而，當前月度競價(jià)存在以下特點(diǎn)：①市場(chǎng)規則存在變數；②準入供需比不斷調整；③用戶(hù)不理性報價(jià)。這些特點(diǎn)使用戶(hù)難以預測和把握市場(chǎng)走向，進(jìn)而無(wú)法找到最優(yōu)的競價(jià)策略。

因此，如何幫助售電公司和發(fā)電集團找到優(yōu)化的競價(jià)策略成為熱門(mén)話(huà)題[7-10]。文獻[7]通過(guò)用隨機規劃方法來(lái)考慮電價(jià)的不確定性，研究了有自發(fā)電設備的電力大用戶(hù)在聯(lián)營(yíng)混合型市場(chǎng)和雙邊交易市場(chǎng)下的購電策略。

文獻[8]從售電公司購售兩側來(lái)研究售電公司參與市場(chǎng)的最優(yōu)化策略，通過(guò)條件風(fēng)險價(jià)值（CVAR）方法對風(fēng)險進(jìn)行處理，并使用混合整數隨機規劃方法求解出最優(yōu)購電和售電價(jià)格。

基于時(shí)間序列模型理論，文獻[9]主要是建立自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA）對電價(jià)序列進(jìn)行表示，并利用最小均方誤差為準則對其預測。

為了減少原始數據中可能存在不良數據對預測結果造成不利影響，文獻[10]在對序列進(jìn)行ARIMA預測之前先通過(guò)小波變換過(guò)濾掉不良數據，再通過(guò)逆小波變換得到時(shí)間連續的電價(jià)預測值。

本文將機器學(xué)習方法與廣東電力市場(chǎng)規則、用戶(hù)行為特征相結合以及市場(chǎng)初期月度競價(jià)表現出的特點(diǎn)，即數據少、用戶(hù)行為差異大、競價(jià)存在學(xué)習過(guò)程，提出了一套基于時(shí)間序列的自適應競價(jià)預測監督式學(xué)習算法策略。

本策略全面考慮了用戶(hù)不成熟的市場(chǎng)行為和用戶(hù)競價(jià)延后性的實(shí)際問(wèn)題，僅需要根據少量市場(chǎng)的數據，就可以學(xué)習用戶(hù)行為并適應市場(chǎng)變化，通過(guò)自我修正機制，給出有價(jià)值的競價(jià)決策建議。今后隨著(zhù)市場(chǎng)逐漸成熟，可將該算法推廣應用于其他省份的月度電力市場(chǎng)競價(jià)以及現貨市場(chǎng)中。

圖2  反饋修正流程圖

結論

本文提出一套基于監督式學(xué)習的自適應競價(jià)預測模型。該策略下，采用改進(jìn)的時(shí)間序列加監督式學(xué)習算法。為了模擬逐漸成熟的市場(chǎng)行為，引入了遺忘機制，通過(guò)加入遺忘機制，削減歷史擬合誤差的權重來(lái)起到“遺忘”的作用。

針對用戶(hù)的延后反應，本文將獨立生成一組現有參數非線(xiàn)性組合產(chǎn)生的新參數最為額外的輸入，在保持優(yōu)化模型線(xiàn)性特征的情況下，實(shí)現更準確地預測。

針對數據量少而出現的過(guò)擬合問(wèn)題，除了提出具有多重共線(xiàn)性特征的輸入來(lái)避免過(guò)擬合外，還加入了正則化參數。同時(shí)進(jìn)行輔助反饋變量更新，使監督預測模型價(jià)格向優(yōu)于前時(shí)間節點(diǎn)方向移動(dòng)從而進(jìn)行反饋修正。

經(jīng)算例驗證可知，可將該策略有效應用于廣東電力交易市場(chǎng)中。這對售電公司及大用戶(hù)在今后電力現貨市場(chǎng)中的競價(jià)具有一定的借鑒意義。

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