智能电网实时电价研究综述_模型与优化方法_冯兆丽

电力市场中的电价预测模型优化研究随着电力市场的发展和改革，电价预测成为电力市场的重要研究领域。

电价预测可以为电力市场的参与者提供有关未来电价的重要信息，帮助他们做出决策和制定合理的市场策略。

然而，电价预测模型的准确度和稳定性一直是研究者面临的重要挑战之一。

因此，对电力市场中的电价预测模型进行优化研究，提高预测准确度和可靠性，具有重要的理论和实践意义。

一、模型选择与特征工程电力市场中的电价预测模型种类繁多，包括基于统计方法、机器学习方法和混合方法的模型。

在选择模型时，需要综合考虑模型的准确性、泛化能力、计算效率和模型结构等因素。

同时，对于不同的电力市场环境和特点，需要针对性地选择合适的模型来进行预测。

在模型选择后，进行特征工程是提高预测准确度的关键步骤。

合理选择和构建特征变量，对于预测模型的训练和泛化能力至关重要。

在电力市场中，电价预测受到诸多因素的影响，包括天气、经济、季节性、市场需求等。

因此，需要选取合适的特征变量，并进行数据预处理和特征工程，以提高预测模型的性能。

二、模型训练与优化在模型训练过程中，通过合适的算法和技术来拟合训练集数据，使模型能够对未知数据做出准确预测。

常用的训练算法包括线性回归、支持向量机、决策树、深度学习等。

通过选择合适的训练算法和优化策略，可以提高模型的准确性和稳定性。

在优化模型的过程中，可以运用多种技术手段来提高预测性能。

例如，可以通过特征选择来筛选出具有重要影响的特征变量，减少不必要的维度，提高模型的拟合效果。

此外，可以通过模型组合、交叉验证和集成学习等技术手段来降低模型的泛化误差，提高预测的稳定性。

三、模型评估与应用在模型训练完成后，需要进行模型评估和验证，以评估模型的准确性和可靠性。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数等。

通过对比和分析不同模型的评估指标，可以选择最优模型并进行应用。

在实际应用中，电价预测模型可以被广泛应用于电力市场的各个环节。

智能路径优化方法综述
江霓
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2016(40)4
【摘要】智能路径优化方法可以被用于现代工程领域的路径选择、资源分配、经
济评估等各个方面.为了便于根据实际情况进行算法选择,文中针对几种常用的智能
路径选择优化方法进行了一定的分析研究.首先,阐述了几种不同算法的理论研究情
况并给出了这些算法的基本实现流程,即:禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法.对不同算法进行了优缺点对比.最后,分析了不同的算法的实际应用领域,提出了智能优化算法的发展趋势.
【总页数】3页(P187-189)
【作者】江霓
【作者单位】上海理工大学电工电子技术实验中心,上海200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
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面向电力市场交易的电价预测与优化模型研究电力市场交易是电力行业中非常重要的环节，对于电力供应商和需求方来说，准确预测电价能够有效优化交易策略，并降低交易成本。

因此，本文将围绕面向电力市场交易的电价预测与优化模型展开研究。

电价预测是指利用历史电力市场数据和其他相关信息，通过建立数学模型和算法，预测未来一段时间内的电力市场价格。

准确预测电价对于电力供应商来说具有重要意义，他们可以根据预测结果优化电力调度计划，合理配置电力资源，保证供应的稳定性，并且决策出售电力的时机，从而提高利润。

一种常见的电价预测模型是基于时间序列分析方法，如ARIMA模型和GARCH模型。

ARIMA模型通过对历史电价数据的自相关性和平稳性进行分析，建立预测模型。

GARCH模型则考虑到了电价数据的波动性和条件异方差性，提高了模型的拟合效果。

除了基于时间序列分析的模型，还可以采用机器学习方法进行电价预测。

机器学习模型可以利用历史电力市场数据的特征，如季节性、节假日、天气等，建立复杂的非线性模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）。

这些模型对于非线性、非平稳的电价数据预测效果较好。

电价优化是指在已知或预测电价的情况下，通过优化算法确定最佳的交易策略，以实现交易效益的最大化。

电力供应商可以根据预测的电价，确定合理的电力供应量和销售价格，以满足市场需求并获取最大利润。

在电价优化中，最常用的方法之一是线性规划。

线性规划通过建立电力供应和需求的线性关系，考虑到供应商的成本和需求方的价格敏感度，确定最佳的供应量和价格。

此外，非线性规划、整数规划和动态规划等方法也可以应用于电价优化领域，具体的选择需要根据实际情况和问题的复杂程度进行决策。

值得注意的是，电力市场交易的电价预测与优化模型研究需要考虑到实际情况的复杂性。

电力市场受到经济因素、天气变化、政策法规等多种因素的影响，模型建立时需要综合考虑这些影响因素，提高预测的准确性和优化的效果。

智能电力系统中的电价预测模型研究近年来，随着智能电力系统的建设和发展，电力行业对于电价的预测和控制需求也越来越迫切。

电价预测模型成为智能电力系统中的重要研究内容之一。

本文将从电价预测模型的基本原理、常用方法和发展趋势三个方面进行探讨。

首先，我们来介绍电价预测模型的基本原理。

电价预测模型旨在根据历史数据和相关影响因素，对未来一段时间（通常是几小时到几天）内的电价进行预测。

其基本原理是建立数学模型来描述电价与影响因素之间的关系，并利用该模型进行预测。

常用的影响因素包括供需关系、季节因素、天气因素、经济因素等。

其次，我们将介绍几种常用的电价预测模型方法。

首先是统计方法，该方法通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来电价。

常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和聚类分析等。

时间序列分析通过对历史数据的趋势、周期和季节性进行建模，来预测未来电价的变化趋势。

回归分析通过选择合适的影响因素，并建立回归模型来进行预测。

聚类分析通过将历史数据划分为不同的类别，来寻找相似的历史数据，并预测未来电价。

此外，还有基于机器学习的方法，如神经网络、支持向量机和随机森林等。

这些方法通过训练模型来预测未来电价，其预测精度通常较高。

最后，我们来探讨电价预测模型的发展趋势。

随着智能电力系统的不断发展，电价预测模型也在不断创新和优化。

一方面，随着数据的积累和技术的进步，模型的精度和稳定性将得到进一步提升。

例如，可以通过引入更多的影响因素，如市场需求、政策因素等，来提高模型的预测精度。

另一方面，随着智能电网的建设，电价的波动性和复杂性也在增加，因此模型需要更加适应这种变化。

例如，可以引入动态模型来预测电价的短期和中长期变化趋势。

此外，随着人工智能技术的发展，如深度学习等，将为电价预测模型带来更多的机会和挑战。

综上所述，电价预测模型在智能电力系统中具有重要的研究价值和应用前景。

通过建立合适的数学模型和采用适当的方法，可以对未来电价进行准确预测，从而为电力行业的调度和决策提供重要参考。

基于需求侧管理实时电价优化方法综述
高岩
【期刊名称】《上海理工大学学报》
【年(卷),期】2022(44)2
【摘要】为改善电力市场供需状况,实现削峰填谷目标,基于需求侧管理的实时定价研究不断深入。

鉴于此,对其主要优化方法和最新进展进行综述。

首先,总结了实时定价的社会福利最大化模型,明确模型以追求全体用户的效用之和与电能成本之差,即以社会总福利最大化为目标。

随后,归纳了求解社会福利最大化模型的几种方法,包括对偶优化方法、交替方向乘子法(ADMM)、KKT系统的非光滑方程组方法,这些方法不仅可以求解优化模型的决策变量(作为用电量),同时还可以求解其拉格朗日乘子,即影子价格(作为电力价格)。

接着,介绍实时定价的双层优化模型,在此模型中供电方为领导者,电力用户为追随者,分析了模型基本性质及求解方法。

最后,提出了实时电价优化方法近期几个值得关注的研究问题。

【总页数】10页(P103-111)
【作者】高岩
【作者单位】上海理工大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.基于多代理的实时电价机制下微网需求侧协同调控优化
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智能电网中的电力市场设计与优化智能电网是当今电力行业的重要发展方向，其以先进的技术手段和智能化管理模式为基础，注重提高电力系统的效率和可靠性。

在智能电网系统中，电力市场作为其中一个重要组成部分，不仅是电力供需双方交易的平台，也是促进电力产业升级和经济发展的重要支撑。

因此，如何设计和优化智能电网中的电力市场成为当前研究的热点之一。

一、智能电网中电力市场的概念和作用智能电网中的电力市场是指基于信息技术和智能化系统建设的电力市场，通过市场机制实现电力资源优化配置和价格形成，促进电力生产、配送和使用的协调和平衡。

电力市场在智能电网系统中发挥着至关重要的作用，可以有效提高电力系统的灵活性和适应性，优化能源资源利用，提升电力供应安全性和稳定性，为用户提供更加优质的电力服务。

二、智能电网中电力市场的设计原则和方法在设计智能电网中的电力市场时，需要遵循一定的原则和方法，确保市场机制的公平、透明和高效。

首先，应该根据电力系统的特点和需求确定市场的类型和结构，包括竞争性市场、双边市场和边际成本定价等不同形式。

其次，需要建立合理的市场规则和监管机制，明确市场主体的权利和义务，保护市场参与者的利益，防止市场垄断和不正当竞争。

三、智能电网中电力市场的优化模型和算法为了实现智能电网中电力市场的设计优化，需要建立相应的数学模型和算法，以实现市场经济和系统运行的协调发展。

常用的优化模型包括线性规划、整数规划、动态规划、随机规划等不同类型，可以针对不同问题和场景进行选择和应用。

此外，基于人工智能和大数据分析的算法也被广泛应用于电力市场的优化与决策，如遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等。

四、智能电网中电力市场的发展趋势和挑战随着智能电网的不断发展和完善，电力市场也将面临新的发展趋势和挑战。

首先，随着新能源和可再生能源的快速普及和应用，电力市场将面临更加复杂的供需关系和价格波动，如何实现新旧能源之间的有效协同和协调成为亟待解决的问题。

设备管理基于实时电价和遗传算法的智能 用电管理系统用电优化策略王琳琳 （国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，江苏 南通 226000）摘 要：为了使用电户积极参与到电网需求响应中来，进一步实现家庭智能用电管理系统的用电优化，提出了基于实时电价和遗传算法的家庭智能用电管理系统用电优化策略。

在 MATLAB平台下，结合实时电价和遗传算法，进行了仿真验证，结果表明，本文提出的家庭智能用电管理系统用电优化策略可以在不影响家庭用户使用的前提下达到用电费用最低的目标。

关键词：电价；遗传算法；策略1 引言随着我国经济社会的不断进步和技术发展，家庭光伏用电供应负荷的日益不断增加，用户侧的光伏电网供应负荷自动参与了对光伏电网供应需求的自动响应，不仅同样可以达到有助于用户减少和有效降低部分家庭用户的光伏电网使用成本，同时还同样可以达到有助于用户参与家用光伏电网的供应削峰值和填谷。

现在的电价标准多为阶梯电价。

同时也有助于参与电网削峰填谷。

现在的电价标准多为阶梯电价”。

上海等地以阶梯式电价为基础，将峰谷的分时电价和阶梯式电价有机结合，发挥了削峰填谷、节省电费的功能。

即时电价受发电、市场需求等因素的影响，其更新周期可达一小时或更短。

2 家用电力负荷建模依据智能用电管理是以实时电价为基础，最有效地发挥价格调节机制的作用，在实现削峰填谷的同时，帮助用户节约用电。

节约电费的作用。

即时电价受发电、市场需求等因素的影响，其更新周期可达一小时或更短。

智能用电管理是以实时电价为基础，最有效地发挥价格调节机制的作用，在实现削峰填谷的同时，帮助用户节约用电。

分别对城市居民的用电负荷情况进行了分类和建模，然后根据电价分时理论构建了城市居民的用电负荷优化决策模型，给出了居民的用电负荷优化运行方案。

采用负荷转移，兼顾了用户日常使用习惯的方式，调节了可以转移的类型负荷实现对家庭电力系统的优化，并且采用遗传算法进行求解。

本篇论文将以实时电价为研究基础，利用遗传算法对家庭电价的优化策略进行研究。

智能电网技术的电力市场价格预测：了解智能电网中的电力市场价格预测方法与技术随着科技的不断进步，智能电网技术在能源领域发挥着越来越重要的作用。

其中，电力市场价格预测成为智能电网中至关重要的一环。

在这篇文章中，我们将探讨智能电网中的电力市场价格预测方法与技术，旨在了解其在电力市场中的应用和价值。

首先，我们需要明确电力市场价格预测的意义。

电力市场价格预测是指利用历史的电力市场数据和相关指标，通过数学模型、数据挖掘和人工智能等技术手段，预测未来一段时间内电力市场的价格走势。

这对于电力市场参与者来说具有重要意义，他们可以根据预测结果做出决策，制定合理的购买和出售策略，从而提高市场效益和降低成本。

在智能电网中，电力市场价格预测技术逐渐成熟并得到广泛应用。

其中，最常见的方法是基于统计学的时间序列分析。

这种方法将历史数据进行分析和建模，通过寻找数据中的规律和趋势，预测未来的价格变化。

此外，还有基于机器学习和人工智能的方法，如支持向量机、神经网络和深度学习等。

这些方法利用大数据和算法，能够更准确地预测市场价格的波动情况。

在智能电网技术的支持下，电力市场价格预测变得更加精确和实时。

通过智能传感器和监测设备，可以实时采集和传输电力市场的相关数据，包括供电能力、需求情况、交易记录等。

同时，利用云计算和大数据分析技术，可以对这些数据进行处理和分析，提取关键信息和特征，并构建相应的预测模型。

通过与市场实际情况的不断对比和调整，预测模型不断优化和提高准确度。

除了以上提到的方法和技术，还有其他一些因素可以影响电力市场价格的预测结果。

首先是季节因素，根据季节的变化，电力市场的价格也会有相应的波动。

例如，在冬季，由于供暖需求的增加，电力市场价格可能会上升；而在夏季，由于空调用电的增加，电力市场价格则可能下降。

其次是天气因素，天气的变化可能导致电力市场的供需关系发生改变，从而影响价格。

例如，在高温天气下，供电能力可能出现下降，导致市场价格上升。