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相较于传统的线性回归模型或单一规则策略,GBDT具有以下优势:
● 非线性建模能力强:它能捕捉复杂的非线性关系,比如新能源出力和电价之间那种非平稳、跳变式的联系;
● 自动处理特征间的交互:GBDT能自动发现哪些特征组合对结果影响更大,而不需要人工构造复杂的交叉项;
● 鲁棒性较强:对异常值不敏感,不容易被极端电价“误导”;
● 支持回归与分类双重任务:可同时用于预测价差数值(回归)与判断套利时机(分类),一套框架灵活切换。
总的来说,在山西省数据质量可控的前提下,GBDT是电力现货市场预测任务中性价比极高的一种工具。
特征选择:
模型搭建于24年12月初期,正值山西省新能源场站大批量选择基数电量并进行功率调整的阶段,调度公布的D-1新能源出力预测明显偏离真实值,因此模型选择放弃D-1边界条件,转而使用D-2和D-3的数据作为模型特征:
● 新能源风电、光伏预测功率D-2和D-3日数据
● 省调负荷预测D-2和D-3日数据
● 省间联络线计划D-2和D-3日数据
这些特征的引入,使模型能够更全面地捕捉影响价差的因素,提高预测的准确性。
模型结构:
采用LightGBM框架进行模型训练,构建了以价差方向为目标的回归模型:
● 模型采用每日滚动预测机制,每个标的日使用D-4日及以前的数据进行训练和预测,历史数据滚动更新,以确保预测的时效性和准确性。
● 训练数据以新能源申报系数指示价差方向,山西省允许新能源现货申报偏差的范围是±40%,因此以1.4指示正价差,0.6指示负价差,价差为零时价差方向记为1。
● 模型最终回归结果进行阈值映射,大于1.04的结果映射为正价差,小于0.96的结果映射为负价差,介于0.96和1.04之间的回归结果记为0价差。
● 将价差方向存储为1.4、1和0.6的申报系数作为新能源主体的日前申报策略。
4.2 策略落地过程与迭代调整
经历了11-12月的数据积累,模型从2025年1月1日开始计算损益,1月平线价差策略损益均值为3.54元/兆瓦时,约占上帝视角最佳损益的16%,代入200MW装机的风电场站发电曲线,全月日前策略损益为189477元。
2月平线价差策略损益均值为1.98元/兆瓦时,约占上帝视角最佳损益的7%,代入曲线后全月日前策略损益为-11664元。观察到春节假期期间,由于边界条件产生巨大变化,即省调负荷大幅度下降,模型预测结果连续多日失准,实盘损益也为负,针对这一问题,笔者对模型进行了迭代调整:
节假日识别:
引入节假日变量(如is_holiday、pre_holiday、post_holiday)等特征,对节假日前后的影响范围进行提前预判,并根据放假时长赋予不同节假日相应权重,以改善节假日样本不足、模型遭遇极端数值不能处理的问题。
采取不同策略参数:
根据不同时间段的市场特性,映射参数进行了相应的调整。例如,在平日设置更低的价差阈值,而在节假日则可能采取更保守的策略,以控制风险。
此外,根据D-2和D-3边界条件变化幅度,模型参数区分为“激进策略”(追求最大收益)和“稳健策略”(控制风险),以适应不同的交易目标。
4.3 回测结果与实际表现
回测2025年2月部分典型日期的预测价差与真实值:
以2025年2月6日、20日为例,两日价差较大(全天平均超过30元/兆瓦时)且方向比较跳跃,完善后的模型能够捕获大部分价差方向,并且在价差方向切换的时间段选择申报1来规避风险。
在2025年1-2月的回测中,完善后的模型对价差预测表现良好,预测值与实际值的误差明显减小。
● 模型调整后,1月策略收益提升至249155元,2月策略收益提升至268232元。
● 价差预测命中率提升约6.58%
实战反馈:
3-5月为火电集中检修期,开机容量不足导致晚高峰负价差频率大幅提高,模型损益受到冲击,带曲线损益分别为-30997元、-24004元和72724元,随着检修结束,模型在五月表现逐步回升,预计在更长的周期保持稳定。
五、总结与展望
本文回顾了自2024年11月以来,山西电力现货市场价差变化的趋势、背后的机制,以及笔者如何通过数据建模、特征工程和策略优化来应对变化,最终实现对日前申报策略的动态调整和优化。从实践结果看,基于GBDT模型的回归与分类框架,不仅在应对非线性和高噪声的电价信号方面表现出色,还具备良好的可扩展性和灵活性,为电力交易中的“策略自适应”提供了技术路径。
未来,随着新能源比重进一步提升,现货市场的“瞬时性”“不确定性”将愈发显著。笔者认为,以下几个方向将成为现货策略优化的关键突破点:
5.1 外部因素融合建模
如气象系统提供的风速云量预测、火电检修计划等,将作为重要的“边界修正信息”嵌入模型,提升临界点的判断能力;
5.2 强化学习与多目标优化
未来策略不再仅以收益为目标,而需综合考虑风险容忍度、波动率、偏离容忍度等因素。借助强化学习等手段,有望构建具备“长期收益稳定性”的策略系统;
5.3 市场博弈行为识别
现货市场中不同主体(电厂、虚拟电厂、售电公司)之间存在策略互动,如何识别他方意图并进行博弈,将是下一阶段电力交易中的重要课题。
最后需要指出的是,在当前快速变化的电力现货市场,任何模型和策略都有其时效性和局限性,只有不断提升对于交易规则的理解,捕捉市场趋势变化,持续回测迭代模型才能实现稳定应用。
展望未来,随着算法、数据与交易机制的不断融合,现货市场的智能决策能力将不断提升,成为新能源时代电力系统“经济高效运行”的核心支撑。
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