电力市场中电价是关系到资源流动和利益分配的核心因素,电价的确定也是电力市场中最本质、最关健的部分,合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营。 电价预测具有十分重要的意义,目前已提出了时间序列法、人工神经网络、混沌理论等预测方法,但由于电价预测不仅需要考虑电价本身作为时间序列的特性,还需要考虑各种非电价因素(如负荷需求、节假日、供求关系等因素)对电价的影响,特别是人为因素的干扰,这都进一步加大了电价预测的难度和深度。 本文以澳大利亚昆士兰州电力市场(Pool交易模式)为背景,采用决策树技术,建立了提前日的电力市场清算电价预测模型。文中详细介绍了决策树技术的原理及其在电价预测中的实现方法,重点考虑负荷、历史清算价等相关因素对未来电价的重要影响,利用微软Analysis Services提供的数据挖掘功能对不同的预测时段构建了不同决策树形式的市场清算电价(Market Clearing Price,MCP)预测模型,能直观的以“树”的形式将预测过程及结果显示出来,同时预测人员可以根据自己的专家知识和实践经验,对“决策树”进行修正,预测过程简单、结果可视可理解、准确率高、易于推广。