節(jié)能減排電價(jià)駐點(diǎn)廣西專項(xiàng)監(jiān)管報(bào)告

《報(bào)告》分為基本情況、主要問題和監(jiān)管意見三個(gè)部分。一是對(duì)廣西自治區(qū)節(jié)能減排電價(jià)政策總體執(zhí)行情況進(jìn)行了介紹。二是對(duì)駐點(diǎn)檢查過程中發(fā)現(xiàn)的廣西節(jié)能減排電價(jià)政策執(zhí)行中存在的主要問題進(jìn)行了總結(jié)。三是針對(duì)存在的問題，提出了進(jìn)一步完善和落實(shí)好差別電價(jià)和懲罰性電價(jià)政策；加強(qiáng)脫硫電價(jià)執(zhí)行監(jiān)管，完善脫硝、除塵電價(jià)政策；厘清廣西自治區(qū)各電網(wǎng)企業(yè)關(guān)系等監(jiān)管意見。 2100433B

按照《國家能源局關(guān)于近期重點(diǎn)專項(xiàng)監(jiān)管工作的通知》要求，2013年12月至2014年1月國家能源局市場(chǎng)監(jiān)管司會(huì)同南方監(jiān)管局對(duì)廣西自治區(qū)開展了節(jié)能減排電價(jià)政策執(zhí)行情況駐點(diǎn)專項(xiàng)檢查工作。工作組赴南寧、柳州、百色、來賓等市縣級(jí)供電局、地方電網(wǎng)企業(yè)、國電南寧電廠等發(fā)電企業(yè)，以及中國鋁業(yè)廣西分公司等高耗能企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查，并對(duì)現(xiàn)場(chǎng)檢查材料進(jìn)行了梳理、匯總，對(duì)有關(guān)問題進(jìn)行了進(jìn)一步核實(shí)。在此基礎(chǔ)上，形成了《報(bào)告》。

根據(jù)預(yù)測(cè)點(diǎn)的類型，將電價(jià)預(yù)測(cè)分為系統(tǒng)邊際電價(jià)或者市場(chǎng)統(tǒng)一出清電價(jià)預(yù)測(cè)、區(qū)域邊際電價(jià)預(yù)測(cè)、節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)預(yù)測(cè)。通常情況下，們所說的電價(jià)預(yù)測(cè)都是對(duì)系統(tǒng)的統(tǒng)一出清電價(jià)的預(yù)測(cè)，在系統(tǒng)不發(fā)生阻塞的情況下，各個(gè)地區(qū)的區(qū)域出清電價(jià)和系統(tǒng)統(tǒng)一出清電價(jià)是相同的 。

根據(jù)預(yù)測(cè)內(nèi)容的不同，可以分為確定性預(yù)測(cè)和電價(jià)空間分布預(yù)測(cè)，前者是當(dāng)前討論比較多的熱點(diǎn)，主要針對(duì)短期電價(jià)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的結(jié)果就是給出一個(gè)確定的電價(jià)預(yù)測(cè)數(shù)值，后者主要基于概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)，確定預(yù)測(cè)結(jié)果的可能波動(dòng)范圍及其一段時(shí)期內(nèi)的電價(jià)均值，主要是針對(duì)中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)，目前國內(nèi)外在這方面研究得還比較少。

根據(jù)預(yù)測(cè)機(jī)理的不同，將電價(jià)預(yù)測(cè)分為短期預(yù)測(cè)和中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。由于電價(jià)波動(dòng)大的特點(diǎn)，具體分為小時(shí)預(yù)測(cè)舊預(yù)測(cè)、月度、季度預(yù)測(cè)。針對(duì)周末邊際電價(jià)的特殊性，還將周末邊際電價(jià)進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測(cè)。

電價(jià)預(yù)測(cè)是電力市場(chǎng)化以后新出現(xiàn)的研究方向。研究尚不夠充分，目前還沒有一種通用的預(yù)測(cè)方法能較好地適合于所有的電力市場(chǎng)，因此有必要充分地利用各個(gè)電力市場(chǎng)本身的特點(diǎn)進(jìn)一步展開研究，從而提高預(yù)測(cè)精度。下文將根據(jù)電價(jià)預(yù)測(cè)機(jī)理的不同，分別針對(duì)短期電價(jià)預(yù)測(cè)和中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)進(jìn)行深入的分析。

短期電價(jià)預(yù)測(cè)是電價(jià)預(yù)測(cè)的重要組成部分，它主要用于預(yù)測(cè)未來幾小時(shí)、1天至幾天的電價(jià)。準(zhǔn)確的短期電價(jià)預(yù)測(cè)將有助于發(fā)電商最優(yōu)報(bào)價(jià)策略的選擇，從而最大化其利潤(rùn)，使購電方的動(dòng)態(tài)成本控制成為可能，同時(shí)也為監(jiān)管部門的實(shí)時(shí)監(jiān)管提供了重要的科學(xué)依據(jù)，保證電力市場(chǎng)的正常運(yùn)行。目前，短期電價(jià)預(yù)測(cè)主要有四種方法 :

1.時(shí)間序列法，

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANI})預(yù)測(cè)法，

3.基于小波理論的預(yù)測(cè)方法，

4.組合預(yù)測(cè)方法等。

電價(jià)預(yù)測(cè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

時(shí)間序列模型分為自回歸(AR)模型、動(dòng)平均(MA膜型、ARMA模型、累積式自回歸一動(dòng)平均(AR MA膜型，已被廣泛應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，考慮到各時(shí)段系統(tǒng)邊際電價(jià)本身就構(gòu)成一個(gè)等間距的隨機(jī)時(shí)間序列，因此有不少學(xué)者嘗試將時(shí)間序列模型應(yīng)用于短期電價(jià)預(yù)測(cè)，當(dāng)前比較常用的主要是ARMA模型!7.A]和AR MA模型!9‘。]。 時(shí)間序列方法的主要難點(diǎn)在于如何選擇恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?，如果模型選擇不準(zhǔn)確，則即使參數(shù)估計(jì)再準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)的效果也不會(huì)好?？紤]到在時(shí)間序列分析中，選用何種因子和用何種表達(dá)式有時(shí)只是一種推測(cè)，影響電價(jià)的因子的多樣性和某些因子的不可測(cè)，使得時(shí)間序列分析在某些情況下受到限制，預(yù)測(cè)的精度較低。

電價(jià)預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

由于時(shí)間序列方法僅依靠分析電價(jià)自身發(fā)展規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)，無法處理多變量問題，存在一定的片面J陛，為此可采用多變量模型，從而提高時(shí)間序列法的預(yù)測(cè)精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能，能夠有效處理多變量和非線性問題，從而成為目前國內(nèi)外專家學(xué)者研究得比較多的一種申‘價(jià)預(yù)測(cè)方法

電價(jià)預(yù)測(cè)基于小波理論的預(yù)測(cè)方法

小波理論是在傅里葉分析基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種信號(hào)處理方法，小波變換能將各種織在一起的不同頻率混合信號(hào)分解成不同頻帶上的塊信號(hào)，然后在各個(gè)時(shí)頻區(qū)域分別進(jìn)行觀察和處理，在時(shí)域和頻域都具有良好的分辨能力。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，預(yù)測(cè)精度和收斂性方面都有明顯的提高。但是在用輔助式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需注意小波基和分解尺度的選擇，同時(shí)處理好小波變換過程中的邊界問題，否則即使各個(gè)子序列預(yù)測(cè)得再準(zhǔn)確，總體的預(yù)測(cè)效果也不會(huì)很好。而在用嵌套式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需注意小波基的數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)的選擇，選擇不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂速度緩慢甚至出現(xiàn)不收斂。

電價(jià)預(yù)測(cè)組合預(yù)測(cè)方法

由于電價(jià)的影響因素比較多而且關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，有時(shí)候無論采用時(shí)間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等都難以達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。鑒于單一預(yù)測(cè)方法的一些弊端，有些學(xué)者開始對(duì)組合預(yù)測(cè)方法進(jìn)行探索，當(dāng)前的主要思路是直接從電價(jià)預(yù)測(cè)機(jī)理的角度將單一預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合，即先對(duì)各種已有的單一預(yù)測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析，然后通過將兩種或者多種方法進(jìn)行組合，揚(yáng)長(zhǎng)避短，從而建立最優(yōu)的組合預(yù)測(cè)模型。

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的規(guī)律、規(guī)則、聯(lián)系、模式等知識(shí)，有學(xué)者!26]提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘中的相似搜索技術(shù)和加權(quán)回歸技術(shù)相組合的電價(jià)預(yù)測(cè)方法:即對(duì)臨近日和相似搜索所得到的相似日的負(fù)荷—電價(jià)數(shù)據(jù)用加權(quán)回歸進(jìn)行電價(jià)預(yù)測(cè)，這種方法比較適合于負(fù)荷與電價(jià)強(qiáng)相關(guān)性的電力市場(chǎng)如加州電力市場(chǎng)。