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    電力現貨價格預測偏差分析及優化

    2023-08-09 14:44:44 蘭木達電力現貨作者:黃熠哲、張興一  點擊量: 評論 (0)
    現貨價格預測偏差分析及優化全文共2011字,閱讀全文需要7分鐘日前和實時價格預測的準確率關系到交易策略的進行,所以需要對其價格預測偏差...

    現貨價格預測偏差分析及優化

    全文共2011字,閱讀全文需要7分鐘

    日前和實時價格預測的準確率關系到交易策略的進行,所以需要對其價格預測偏差進行分析,以此評估預測價格的可信度,輔助日前交易策略。

    (來源:微信公眾號“蘭木達電力現貨” 作者:黃熠哲、張興一)

    本文數據源選用的是2023年1-6月的每日算法預測的日前價格和實時價格,以及實際出清價格。在分析價格預測偏差的同時,也進行各個時段出現價差的原因和概率的分析。

    本文主要分為三個部分:預測價格偏差分析、價差預測準確率分析及最終的分析結論。

    預測價格偏差分析

    (一)峰、平、谷價格預測偏差

    電力現貨價格預測

    分峰、平、谷來看,除了河西實時偏差外,谷段價格預測偏差明顯大于平段和峰段:河東實時價格預測偏差峰谷平分別為:99.44、121.17、97.30;河東日前價格預測偏差峰谷平分別為56.55、67.36、53.06;河西日前價格預測偏差峰谷平分別為52.79、55.85、53.43。而谷段預測偏差較大的原因為:谷段新能源高于峰段和平段,容易出現阻塞,導致價格波動較大,從而使得價格預測偏差較大。

    分區域來看,河東實時和日前價格預測偏差均大于河西,河東、河西日前價格預測偏差分別為:58.99、53.43;河東河西實時偏差分別為:105.97、94。這部分同樣是由于河東谷段經常出現阻塞,導致谷段價格較高,相對較難預測,而河西相對之下可以比河東少考慮一個阻塞變量,因此預測價格相對準確,預測偏差較小。

    此外,可以很明確的看出實時價格預測偏差明顯大于日前價格預測偏差:河東、河西實時價格預測偏差均值分別為:105.97、94,而河東、河西日前價格預測偏差均值分別為:58.99、53.43。一方面說明了實時的價格相對日前的價格來說更難把握,另一方面也反應了甘肅電力現貨市場的波動較大。

    電力現貨價格預測

    電力現貨價格預測

    (二)分時段價格預測偏差

    分時段來看,谷二段(11:00-17:00)預測偏差最高,河東日前、河西日前、河東實時在谷二段的預測偏差分別為:70.86、58.72、130.47,均為10個時段的最大值,這部分數據不難判斷出谷二的價格在全天所有時段中最難預測,也反映出了谷二段價格收到阻塞的影響最大。

    具體來看,13-15時段的預測偏差明顯高于其他時段,也可以由此判斷:如果某天出現阻塞,那么谷段的13-15時出現的概率最高,因此會出現一個最大的預測差。也說明相對其他幾個時段來說,13-15時段的價格預測參考價值最低,但是并不代表正負價差的預測參考價值最低,具體正負價差的準確率會在第三部分進行說明。

    (三)分月價格預測偏差

    電力現貨價格預測

    分月來看,無論是日前還是實時,河東4-6月預測偏差明顯高于1-3月。河東實時偏差4-6月分別為:122.14、111.88、112.32,河東日前偏差4-6月分別為:66.34、69.80、67.40。針對于這部分的預測偏差進行分析,不難判斷這三個月的價差原因主要是新能源的一個多發,導致價格波動較大,實時價格走低,4-5月經常會出現全天性的正價差,而且價差較為明顯,與預測的價格有很大的差異;河西由于少了阻塞這一個變量,所以在預測上相對精確,1-3月和4-6月的價格預測偏差無明顯區別。

    價差預測準確率分析

    (一)分時段價差預測準確率

    電力現貨價格預測

    整體來看,河東、河西1-24時段價差預測準確率波動較大,均在50%以上。

    河東:1時段價差預測準確率最高,為61.88%;8時段準確率最低,為50.83%。

    河西:23時段價差預測準確率最高,為60.22%;15時段預測準確率最低,為50.28%。

    從圖上可以直觀看到,河東的價差預測準確率相對于河西較高一些,這對于我們來說其實是一個比較好的消息,因為河東的價差雖然明顯,但是我們在做日前策略的時候,能夠將正負價差踩準,這樣無論最終的預測價格差了多少,我們也能夠有盈利。換句話說,在我們無法準確判斷日前和實時價格的時候,我們更加優先于判斷是否能夠將價差踩對。

    (二)價差預測準確率分布圖

    電力現貨價格預測

    電力現貨價格預測

    所選取數據從1月1日-6月31日,共計181天,河東有109天價差預測準確率大于50%,其中有11天價差預測準確率大于75%;河東有107天價差預測準確率大于50%,其中有15天價差預測準確率大于75%。

    針對于這兩張直方圖,我們的主要目的是想將25%-50%的這部分準確率提高到50%-75%,這類似于電商里面將潛力客戶轉變為優質客戶一個道理,這部分的準確率意味著我們的策略錯誤,從而導致虧損,我們需要著重分析這25%-50%的具體原因,減少這部分的占比,增加50%-75%的占比,這樣直觀上可以給我們的策略帶來更多的收益。

    通過以上分析,可得出以下結論:

    1、谷段價格預測偏差較大,所以在做日前策略時,谷段價格相對來說可參考性較低。

    2、河東整體預測偏差大于河西,所以在做日前策略時,河西策略可以較大程度的參考機器預測價格。

    3、整體價差預測準確率較高,每個時段的價差預測準確率均在50%以上,而且在做日前策略時候,價差是更難把握的點,所以在做日前策略時,算法預測的價差可靠性要大于價格。

    4、在無法優化或者減小整體預測偏差的時候,我們優先想辦法將正負價差踩準,將25%-50%這一部分提升至50%-75%這一階段,這樣就算價格預測波動較大,我們仍然能夠為公司提高收益。

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    責任編輯:葉雨田

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