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分峰、平、谷来看,除了河西实时偏差外,谷段价格预测偏差明显大于平段和峰段:河东实时价格预测偏差峰谷平分别为:99.44、121.17、97.30;河东日前价格预测偏差峰谷平分别为56.55、67.36、53.06;河西日前价格预测偏差峰谷平分别为52.79、55.85、53.43。而谷段预测偏差较大的原因为:谷段新能源高于峰段和平段,容易出现阻塞,导致价格波动较大,从而使得价格预测偏差较大。
分区域来看,河东实时和日前价格预测偏差均大于河西,河东、河西日前价格预测偏差分别为:58.99、53.43;河东河西实时偏差分别为:105.97、94。这部分同样是由于河东谷段经常出现阻塞,导致谷段价格较高,相对较难预测,而河西相对之下可以比河东少考虑一个阻塞变量,因此预测价格相对准确,预测偏差较小。
此外,可以很明确的看出实时价格预测偏差明显大于日前价格预测偏差:河东、河西实时价格预测偏差均值分别为:105.97、94,而河东、河西日前价格预测偏差均值分别为:58.99、53.43。一方面说明了实时的价格相对日前的价格来说更难把握,另一方面也反应了甘肃电力现货市场的波动较大。
(二)分时段价格预测偏差
分时段来看,谷二段(11:00-17:00)预测偏差最高,河东日前、河西日前、河东实时在谷二段的预测偏差分别为:70.86、58.72、130.47,均为10个时段的最大值,这部分数据不难判断出谷二的价格在全天所有时段中最难预测,也反映出了谷二段价格收到阻塞的影响最大。
具体来看,13-15时段的预测偏差明显高于其他时段,也可以由此判断:如果某天出现阻塞,那么谷段的13-15时出现的概率最高,因此会出现一个最大的预测差。也说明相对其他几个时段来说,13-15时段的价格预测参考价值最低,但是并不代表正负价差的预测参考价值最低,具体正负价差的准确率会在第三部分进行说明。
(三)分月价格预测偏差
分月来看,无论是日前还是实时,河东4-6月预测偏差明显高于1-3月。河东实时偏差4-6月分别为:122.14、111.88、112.32,河东日前偏差4-6月分别为:66.34、69.80、67.40。针对于这部分的预测偏差进行分析,不难判断这三个月的价差原因主要是新能源的一个多发,导致价格波动较大,实时价格走低,4-5月经常会出现全天性的正价差,而且价差较为明显,与预测的价格有很大的差异;河西由于少了阻塞这一个变量,所以在预测上相对精确,1-3月和4-6月的价格预测偏差无明显区别。
二
价差预测准确率分析
(一)分时段价差预测准确率
整体来看,河东、河西1-24时段价差预测准确率波动较大,均在50%以上。
河东:1时段价差预测准确率最高,为61.88%;8时段准确率最低,为50.83%。
河西:23时段价差预测准确率最高,为60.22%;15时段预测准确率最低,为50.28%。
从图上可以直观看到,河东的价差预测准确率相对于河西较高一些,这对于我们来说其实是一个比较好的消息,因为河东的价差虽然明显,但是我们在做日前策略的时候,能够将正负价差踩准,这样无论最终的预测价格差了多少,我们也能够有盈利。换句话说,在我们无法准确判断日前和实时价格的时候,我们更加优先于判断是否能够将价差踩对。
(二)价差预测准确率分布图
所选取数据从1月1日-6月31日,共计181天,河东有109天价差预测准确率大于50%,其中有11天价差预测准确率大于75%;河东有107天价差预测准确率大于50%,其中有15天价差预测准确率大于75%。
针对于这两张直方图,我们的主要目的是想将25%-50%的这部分准确率提高到50%-75%,这类似于电商里面将潜力客户转变为优质客户一个道理,这部分的准确率意味着我们的策略错误,从而导致亏损,我们需要着重分析这25%-50%的具体原因,减少这部分的占比,增加50%-75%的占比,这样直观上可以给我们的策略带来更多的收益。
通过以上分析,可得出以下结论:
1、谷段价格预测偏差较大,所以在做日前策略时,谷段价格相对来说可参考性较低。
2、河东整体预测偏差大于河西,所以在做日前策略时,河西策略可以较大程度的参考机器预测价格。
3、整体价差预测准确率较高,每个时段的价差预测准确率均在50%以上,而且在做日前策略时候,价差是更难把握的点,所以在做日前策略时,算法预测的价差可靠性要大于价格。
4、在无法优化或者减小整体预测偏差的时候,我们优先想办法将正负价差踩准,将25%-50%这一部分提升至50%-75%这一阶段,这样就算价格预测波动较大,我们仍然能够为公司提高收益。
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