基于多级神经网络的浙江省市场化交易电量预测研究

叶炯　方建亮　姜巍　樊丽君　胡彩红

浙江省是我国电力现货市场试点省份之一，现货市场已进入模拟试运行阶段。我国电网企业承担保底供电责任，对计划电量的统购统销模式和对市场电量的输配电价模式并存。浙江公司购售电中的市场化部分，执行市场形成的价格;而存在的优先购电及优先发电中的保量保价部分，仍分别执行相应的目录电价或上网电价。在市场化比例放开过程中，电网公司的市场化交易电量及结构将对电网公司的效益产生重大影响，因此有必要深入研究市场化交易电量预测方法，为提升电网公司运营效率效益提供决策参考。

现行主流的售电量预测方法主要分为趋势外推、基于电量与经济关系的预测、基于负荷特性的负荷预测三大类方法。趋势外推法主要是以回归分析、指数平滑等模型为基础，以时间和电量为参数拟合模型，并按照时间发展计算模型值作为未来预测值。基于电量与经济的内在关系的预测方法主要包含产值单耗法、弹性系数法，以未来的经济发展目标为依据，以弹性系数、产值单耗等指标预判的方式，进行的预测方法。基于负荷特性的研究方法，主要有自然增长和大用户法，大用户往往采用S型曲线预测。文1提出一种基于NACEMD-GRU的组合型日前负荷预测方法，引入噪声辅助复数据经验模态分解方法对日前负荷数据进行分解，并建立基于门控循环神经网络单元的深度学习预测模型，得到日前负荷的各分量预测结果。文2运用深度神经网络建立多结构预测模型。文3构建了居民用户精细化需求响应模型，建立了两个长短期记忆神经网络来对需求响应效益系数进行计算，利用精细化需求响应模型来计算针对不同用户的最优激励。以上研究侧重于模型求解方法，但是对交易电量结构、电力交易环境、地区社会经济增长等缺乏统筹考虑。

本文提出基于多级神经网络的浙江省市场化交易电量预测模型，依据分类型分地区市场化交易电量历史数据，首先构建地区级神经网络，建立各地区交易电量与行业用电特性、行业发展趋势、地区社会经济增长、电力供应结构、交易价格波动等的定量关系。其次构建省神经网络，建立全省交易电量与各地区交易电量的定量关系，解决预测精度不同下的电量累加问题。案例测算表明了所提方法的合理性。

神经网络是最常用的人工智能算法之一，广泛应用于电力规划和运行各个方面。神经网络通过对以往历史数据的学习，找出数据的变化趋势之间的非线性关系，并将其存储在网络具體的权值和阀值中，从而预测未来负荷数据的走势。

设有时间序列{X i}，其中历史数据X n，Xn+1，…Xn+m，对未来n+m+k（k>=1）时刻的取值进行预测，即预测Xn+m+k的某种非线性关系

用神经网络进行预测，即用神经网络通过一组数据点Xn，Xn+1，…Xn+m来拟合函数f，得出未来n+m+k（k>1）时刻数据的预测值。

借鉴发达地区经济社会发展和交易电量增长特点，基于多级神经网络预测模型的市场化交易电量预测方法步骤如下。

首先，考察预测地区及其周边地区的经济发展总量、人均GDP、能源资源禀赋、电力需求、人均电力需求、典型行业用电特性、行业发展趋势、电力供应结构、交易价格波动等参数，通过综合分析，形成主要影响因素及其定量输入数据。

其次，构建地区级神经网络预测模型，建立各地区市场化交易电量与行业用电特性、行业发展趋势、地区社会经济增长、电力供应结构、交易价格波动等的定量关系。

第三，构建省神经网络预测模型，建立全省交易电量与各地区交易电量的定量关系，解决预测精度不同下的电量累加问题。

第四，模型训练，将样本区间中的地区级市场化交易电量历史数据、相应的影响因素历史数据作为输入数据，采用神经网络求解待预测地区的某历史时段的市场化交易电量数据，并与实际值进行比较，既是训练神经网络，也是检验预测方法的准确性。

第五，与第四步方法的输入数据类似，采用训练好的神经网络求解待预测地区的未来市场化交易电量规模。

根据浙江省统计局初步核算，2020年浙江省生产总值为64613亿元，按可比价格计算，比上年增长3.6%。根据浙江省发展改革委电力交易报告，2020年浙江省实际参与交易发电企业共18家，全年合同交易电量255.54亿千瓦时（双边协商255.46亿千瓦时，挂牌交易0.08亿千瓦时）。其中尖峰电量16.04亿千瓦时、高峰电量100.89亿千瓦时、低谷电量113.83亿千瓦时、一口价电量24.78亿千瓦时。

未来浙江省将率先探索构建新发展格局的有效路径，率先建设现代化经济体系，率先推进省域治理现代化，率先推动全省人民走向共同富裕，争创社会主义现代化先行省。未来浙江将进一步深化电力体制改革，深入推进电力市场建设，降低企业用电成本，市场参与主体和交易规模将持续扩大。

预计浙江省2025年全社会用电量达6000-6200亿千瓦时，市场化交易电量规模达到3600-4000亿千瓦时，占全社会用电量比重超过60%。其中尖峰电量约100亿千瓦时、高峰电量1500亿千瓦时、低谷电量1800亿千瓦时。

未来电网公司应当加强重点用户的市场化电量、交易价格监测，特别是新增用户、异动用户的交易电量和价格监测，及时发现问题，避免重大损失。加强技术储备，引入人工智能、用户画像等新技术，助力提升电网公司针对电力市场中的异动用户识别能力。

电网公司的市场化交易电量及结构将对电网公司的效益产生重大影响，因此有必要深入研究市场化交易电量预测方法，为提升电网公司运营效率效益提供决策参考。本文提出基于多级神经网络的浙江省市场化交易电量预测模型，依据分类型分地区市场化交易电量历史数据。首先构建地区级神经网络，建立各地区交易电量与行业用电特性、行业发展趋势、地区社会经济增长、电力供应结构、交易价格波动等的定量关系。其次构建省神经网络，建立全省交易电量与各地区交易电量的定量关系，解决预测精度不同下的电量累加问题。研究表明，浙江省2025年市场化交易电量规模达到3600-4000亿千瓦时，占全社会用电量比重超过60%。案例表明所提方法的合理性与可行性。