Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Rafal Weron

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2006-12

价格:1004.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780470057537

丛书系列:

图书标签:

• 电力负荷预测
• 电力价格预测
• 时间序列分析
• 机器学习
• 深度学习
• 电力市场
• 计量经济学
• 优化方法
• 能源经济学
• 智能电网

现代能源系统中的电力需求与价格预测：理论、方法与实践 本书深入探讨了现代能源系统中最具挑战性和核心价值的两个领域：电力需求的建模与预测，以及电力价格的预测。随着全球能源结构的转型、可再生能源的普及以及电力市场机制的日益复杂，准确理解和预测电力负荷及其价格波动，已成为电力行业可持续发展、电网稳定运行以及市场参与者制定策略的关键。本书旨在为相关领域的科研人员、工程师、市场分析师以及政策制定者提供一个全面、深入且实用的参考框架。 第一部分：电力需求的建模与预测 电力需求，即我们常说的“负荷”，是电力系统运行的根本驱动力。其预测的准确性直接关系到发电计划的制定、电网的可靠性以及运营成本的控制。本部分将从理论基础出发，逐步深入到各种建模方法和预测技术。 第一章：电力负荷的基础概念与特性 本章首先厘清电力负荷的基本定义，区分瞬时负荷、平均负荷、高峰负荷等概念。随后，我们将详细剖析电力负荷的典型特征： 时间序列特性： 负荷具有显著的周期性（日、周、年）和长期趋势。我们将介绍统计学中描述这些特性的常用工具，如自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。 空间特性： 不同区域的负荷存在关联性，区域间的相互影响需要考虑。 随机性与不确定性： 天气变化、社会活动、经济波动等因素都会引入随机性和不确定性，使得负荷预测 inherently 具有挑战。 弹性： 电力价格、经济发展水平等因素对负荷需求的影响，即负荷的弹性特征。 第二章：影响电力负荷的关键因素分析 理解影响负荷的驱动因素是构建有效预测模型的基础。本章将系统梳理并深入分析： 宏观经济因素： GDP增长、工业产出、居民消费水平等对整体电力需求有长期和短期影响。 社会与人口因素： 人口增长、城市化进程、生活方式的改变等。 气象因素： 温度（特别是极端温度）、湿度、风速、日照强度等是短期负荷预测中最主要的驱动力。我们将探讨不同气象变量与负荷之间的非线性关系。 节假日与特殊事件： 节假日、大型活动、突发事件（如疫情）对负荷模式会产生显著影响。 技术进步与政策法规： 能源效率提升技术、电动汽车普及、可再生能源并网、节能政策等。 第三章：传统统计学方法在负荷预测中的应用 本章聚焦于经典的统计学模型，这些模型因其简洁性和易于理解性，在许多实际场景中仍发挥着重要作用。 时间序列模型： ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型及其变种： 详细介绍ARIMA模型的原理、模型识别、参数估计和模型检验。讨论SARIMA（季节性ARIMA）模型如何处理周期性负荷。 指数平滑法 (Exponential Smoothing)： 介绍Simple Exponential Smoothing, Holt's Linear Trend Model, Holt-Winters' Seasonal Method等，并分析其适用性。 回归模型： 多元线性回归： 如何将气象、经济等多个影响因素纳入模型，进行负荷预测。 非线性回归： 考虑负荷与影响因素之间可能存在的非线性关系。 第四章：机器学习与深度学习在负荷预测中的崛起 近年来，机器学习和深度学习技术在复杂模式识别和预测方面展现出强大的能力，极大地推动了负荷预测的精度提升。 机器学习方法： 支持向量机 (SVM) / 支持向量回归 (SVR)： 介绍其基本原理，以及在处理高维非线性数据方面的优势。 决策树与集成学习： 随机森林 (Random Forest)： 如何通过构建多个决策树来提高预测鲁棒性。 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBDT, XGBoost, LightGBM)： 深入讲解这些高效的集成学习算法，以及它们在电力负荷预测中的成功应用案例。 K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)： 介绍其基于相似度的预测思想。 深度学习方法： 多层感知机 (MLP)： 作为基础的神经网络模型，及其在负荷预测中的应用。 卷积神经网络 (CNN)： 探索CNN在提取负荷数据时空特征方面的潜力。 循环神经网络 (RNN) 及其变种 (LSTM, GRU)： 长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)： 详细阐述它们如何有效处理序列数据中的长期依赖关系，这是电力负荷预测的关键。 Seq2Seq 模型： 如何用于多步负荷预测。 注意力机制 (Attention Mechanism)： 如何让模型聚焦于更重要的历史信息。 Transformer 模型： 探讨其在处理长序列和捕捉复杂依赖性方面的潜力。 第五章：考虑可再生能源并网的负荷预测 随着风能、太阳能等波动性可再生能源的快速发展，其间歇性和不确定性给负荷预测带来了新的挑战。 可再生能源发电预测： 介绍风力发电和太阳能发电的预测方法，以及它们与负荷预测的耦合。 负荷预测模型中的不确定性量化： 如何将可再生能源的波动性纳入负荷预测模型，并给出预测区间。 净负荷 (Net Load) 概念： 介绍净负荷（总负荷减去可再生能源发电量）的预测和意义。 第六章：负荷预测的评估与优化 准确评估预测模型的性能是至关重要的。本章将介绍： 常用的评估指标： 如均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、平均绝对百分比误差 (MAPE) 等，并讨论它们的优缺点。 模型选择与参数调优： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法。 模型集成： 如何通过集成多个模型的预测结果来提高整体预测精度。 滚动预测与在线学习： 讨论模型在实际应用中的持续更新和优化策略。 第二部分：电力价格的建模与预测 电力价格的波动受到供需关系、市场结构、燃料成本、政策调控等多种复杂因素的影响，其预测同样是电力市场参与者规避风险、优化交易策略的关键。 第七章：电力市场的基本结构与价格形成机制 理解电力价格的驱动因素，首先需要了解电力市场的运作方式。 不同类型的电力市场： 现货市场、期货市场、容量市场、辅助服务市场等。 价格形成机制： 边际成本定价： 简单市场的价格如何由边际成本决定。 拍卖机制： 能量拍卖、容量拍卖等。 价格上限与下限： 市场监管的介入。 影响价格的关键因素： 电力供需平衡： 负荷预测在本节中的重要性再次凸显。 发电成本： 燃料价格（天然气、煤炭）、碳排放成本等。 机组可用性： 发电厂的维修、故障等。 输电拥堵： 输电能力限制导致的价格区域差异。 市场规则与政策： 交易时间、合同类型、监管政策等。 天气与季节性因素： 极端天气对供需的冲击。 第八章：电力价格预测的挑战与特性 电力价格预测比负荷预测更为复杂，主要体现在： 高度的非线性与波动性： 价格可能出现剧烈且难以预测的跳跃。 多尺度周期性： 日、周、年周期性，以及更短期的波动。 外部因素的强影响： 政治事件、重大事故、燃料价格剧烈变动等。 市场参与者的行为： 交易者的投机行为和策略也会影响价格。 信息不对称： 市场参与者掌握的信息不对称性。 第九章：传统统计学方法在价格预测中的应用 尽管面临挑战，统计学方法仍是价格预测的基石。 时间序列模型： ARIMA / SARIMA 模型： 分析其在捕捉价格周期性方面的能力。 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型： 重点介绍GARCH及其变种（如EGARCH, GJR-GARCH）在建模价格波动率方面的优势。 状态空间模型： 引入隐藏状态来捕捉价格的动态变化。 协整分析： 分析不同电力市场区域或不同时期的价格之间的长期均衡关系。 第十章：机器学习与深度学习驱动的价格预测 将机器学习和深度学习技术应用于电力价格预测，可以更好地捕捉复杂、非线性的市场动态。 回归模型： 岭回归 (Ridge Regression) 和 Lasso 回归： 用于处理具有大量解释变量的情况。 集成学习方法： 随机森林、梯度提升机 (XGBoost, LightGBM)： 在处理非线性关系和交互效应方面表现出色。 深度学习方法： MLP： 作为基础模型。 CNN： 提取价格序列中的局部特征。 RNN / LSTM / GRU： 捕捉价格随时间演变的长期依赖性，以及考虑历史价格、负荷、气象等多种输入序列。 Seq2Seq 模型： 实现多步价格预测。 Transformer 模型： 探索其在捕捉长距离依赖和全局信息方面的潜力。 强化学习 (Reinforcement Learning)： 探讨RL在模拟交易行为、优化交易策略以适应市场价格变化方面的应用。 第十一章：考虑外部因素和市场机制的价格预测 本章将深入探讨如何将影响电力价格的外部因素和市场机制融入预测模型。 燃料价格建模与预测： 如何预测天然气、煤炭等主要燃料的价格，并将其纳入电力价格预测。 碳排放交易市场的影响： 碳价的波动如何影响发电成本和电力价格。 可再生能源对价格的影响： 可再生能源发电量大时，由于其边际成本接近于零，可能导致“零价格”或负价格现象，以及其对市场价格均值和波动性的影响。 考虑市场拍卖机制的模型： 如何模拟和预测不同拍卖结果对价格的影响。 事件驱动的价格预测： 如何对突发事件（如停电、政策调整）进行风险评估和价格影响分析。 第十二章：电力价格预测的评估、风险管理与实际应用 预测评估指标： 除了回归任务的指标外，还需要考虑预测的“形状”和“尖峰”捕捉能力。 预测区间与不确定性量化： 给出价格预测的置信区间，这对于风险管理至关重要。 风险管理策略： 基于价格预测结果，如何进行套期保值、价格风险规避等。 实际应用场景： 交易决策： 现货市场和期货市场的交易策略。 发电资产调度： 优化发电计划以最大化收益。 购电合同谈判： 评估不同合同条款的风险与收益。 投资决策： 评估未来电价走势对电力项目投资的影响。 结论与未来展望 本书的最后将总结模型的关键思想，并对未来电力需求与价格预测的研究方向进行展望，例如： 更精细化的建模： 考虑用户侧的复杂行为、分布式能源的增长等。 集成学习与多模型融合的深度化： 探索更复杂的模型融合策略。 因果推断在电力市场分析中的应用： 识别真实的价格驱动因素。 实时预测与自适应模型： 应对快速变化的市场环境。 可解释性AI (Explainable AI, XAI) 在电力预测中的应用： 提高模型的可信度。 能源转型背景下的预测挑战： 虚拟电厂、储能系统、电动汽车充电负荷等新因素的纳入。 本书力求提供一个结构清晰、内容充实、理论与实践相结合的学习体验，帮助读者深刻理解电力需求和价格预测的复杂性，掌握先进的建模与预测技术，并在不断发展的能源市场中做出更明智的决策。

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