含高比例风电的电力市场电价预测

在解除管制的电力市场中,精确预测电价有助于市场各方有效参与市场运营与管理。清洁能源渗透率的提高,给电价预测精度带来了新的挑战。文中选择不同的输入特征变量并结合长短期记忆(LSTM)网络的特点,构建含高比例风电的电力市场电价预测模型对含有风电的电力市场电价进行预测。研究表明,风能和负荷的比值是含高比例风电的电力市场风电电价预测的关键输入参数。LSTM具备时间延迟记忆特点,拥有较好的电力市场时间序列电价预测能力。以北欧市场中DK1电力市场实际数据为基础,采用3种模型进行对比分析,结果表明含有风能和负荷的比值且考虑多时刻信息输入的LSTM模型可以较大地提高低谷时段的电价预测精度。

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