ingenierias

Hasta ahora, la mayor parte de la investigación sobre la estimacion de precio de la electricidad se basa en los precios normales del alcance de la electricidad. En este metodo se propone un modelo de minería de datos basado en el precio previsto de la electricidad, que puede predecir el precio normal, así como los picos de precios. Este modelo se fundamenta en una base de datos de minería,incluido el precio de mercado de intercambio de información, horas de negociación, la demanda de electricidad, el suministro de electricidad y de reserva.
En este metodo, el modelo de pronóstico del precio global que se propone se compone de un módulo de previsión de precio normal y el pronóstico del precio pico del módulo. El precio de equilibrio del mercado de la electricidad está separado en dospartes, es decir, los precios normales y los picos de precios que son procesados ​​por el módulo de previsión de precio normal y el módulo de previsión de subida de precios, respectivamente.










SUBIDA DE PRECIOS Y PRE-PROCESAMIENTO DE DATOS
La subida de los precios es muy incierta y aleatoria, y son difíciles de pronosticar. Su existencia también tiene un impacto considerablecuando se va a proyectar el precio normal. Con el fin de obtener una mejor previsión de los precios normales, el impacto de alzas de precios se debe eliminar los datos de precios históricos cuidadosamente. Sin embargo, los picos de precios llevan información muy importante y no se debe simplemente reemplazados por los valores medios de la puntos datos. Estas técnicas de procesamiento especiales serequieren para tal etapa de procesamiento.
Categorización de las alzas de precios.
En este modelo de pronóstico propuesto, clasificamos más alzas de precios que esos datos anormales PVP. Ellos son por lo general mucho más elevados que el valor medio PVP, pero también pueden ser muy bajo o un valor negativo.

En nuestro modelo propuesto, los picos de precios se determinan de la siguiente manera:1. Basado en las estadísticas, el precio de valores atípicos se calcula a partir del cambio de los datos históricos.
Pν=μ±2δ
De donde, μ es el valor medio o mediana del conjunto de datos históricos, δ sea la desviación estándar del conjunto de datos, y Pν sea el valor de umbral de datos anormal del conjunto de datos de ejemplo.

2. Basándose en la experiencia con los precios delmercado eléctrico, un precio alto anormal puede ser determinado. Un precio alto umbral Pτ anormal puede ser calculado sobre la base de la distribución probabilística de los precios de la electricidad de cada mercado de la electricidad. Si

RRP> Pτ

Entonces PVP particular, se considera como un tipo de precio alto pico anormal.

3. El precio de un salto anormal se puede calcular mediante ladiferencia de precio entre dos precios de tiempo vecinos. Donde el precio de la hora actual es PVP (i) y el precio posterior es RRP (i - 1), la diferencia en el tiempo i es ΔRRP (i) = | PVP (i) - PVP (i - 1) |. Entonces P es el máximo salto de precios diferentes en el rango de precio normal.
Entonces para cualquier

El precio actual de tiempo de PVP (i) es considerado como un tipo saltoanormal en la subida de los precios.
Cabe señalar que el pico de precio debe ser diferente en función del tiempo, incluso en el mismo mercado de la electricidad para reflejar realmente las características de un mercado en particular. Un simple valor umbral basado en la experiencia es directo en la definición del precio pico, sin embargo, sólo puede identificar las grandes alzas de los precios delconjunto de datos de precios. No es capaz de identificar los picos de precios más pequeños.
LOS DATOS DE PRE-PROCESAMIENTO.
El primer paso para la previsión de precios son los datos pre-procesamiento. Llevamos a cabo la minería de datos en la gran cantidad de datos históricos para identificar la información relevante para los picos de precios. Tal información incluye la fecha, la hora, PVP, la...