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第一次河东线性回归
第一次河西线性回归
对于以上的回归结果,我并不感到意外,首先我们可以看到两次结果的P值都是一个非常小的数字,根据科学计数法来观察,分别代表着这个小数前面有65和78个0,远远小于0.05,因此我们的假设成立。
2
第二次线性回归
接着我们提出第二个假设:河东与河西的日前价格被负荷、联络线、新能源、水电、火电开机总出力、火电最小所影响。我们同样将设置95%置信区间,进行第二次回归测算。
第二次河东线性回归
第二次河西线性回归
通过上图可以发现,我们的6个自变量所对应的P值均小于0.05,也就是说他们都对河东、河西的日前价格有所影响。为了判断是否是因为2023年1-10月份的数据样本容量太小,导致我们的数据并不能完整的发现规律,于是进行第三次分析。
3
第三次线性回归
这一次我只采用3个月的数据,并且加入了山西1-3月份的负荷作为一个自变量混入其中,来判断整体的P值是否会因此受到影响,从主观角度上看,山西的负荷是无法影响甘肃省的价格;从客观角度上,我们需要进行论证。
于是我们提出第三个假设:甘肃省河东与河西的日前价格被甘肃省的负荷、联络线、新能源以及山西省的负荷所影响。
第三次线性回归
结果可想而知,山西负荷所对应的P值为0.59,远远大于0.05,由此我们可以否定我们的假设3,也就是甘肃河东、河西的价格并不受到山西负荷的影响。
2
计算日前价格
根据刚刚三次线性回归的结果,我们需要计算出最接近真实出清日前价格的那一次,比方说我需要预测10.28号中午12点的日前价格,那么在拥有我们自变量X,也就是每一个边界条件后,还需要拥有我们的系数β,在每一次回归之后的第一列结果就是我们的系数与常数。
以下是我们28号的预测边界条件和当天的实际日前价格,现在运用我们刚刚得出的系数对河东、河西分别进行一侧测算,看看结果是否接近真实日前价格。
10月28日边界条件
河西价格
河东价格
观察河西价格为48,而我们的实际日前价格为42,结果相对比较接近,而我们的河东价格只有184,对于实际日前河东价格284差距较大。针对于这个结果,主要是因为河东区域会存在阻塞的情况,河东价格的高低取决于阻塞的大小;而河西并不需要考虑这一因素,所以河西的价格更加接近与实际日前出清价格。
三次线性回归以及价格上的测算已经得出结果,我们已经具备了寻找“真凶”的条件。在每一次的回归计算之后,都会给我们提供最左侧的系数,我们可以通过观察系数的大小,来对影响我们日前价格的因素进行一个排序,这边由于河西的结果更加接近,我们因此可以判断,新能源-0.036为影响最大的系数,高于负荷高于联络线,由此我们可以得出结论,新能源水平的大小决定了我们日前价格的高低,且负系数在线性关系中意味着自变量与因变量成反比。
所以在之后做日前策略的时候,我们更加应该关注新能源水平、负荷、联络线,因为这三种因素对于日前价格的影响高于其他边界条件。
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