一、电价预测概述

1.1 电力市场背景

说实话，电价预测这事儿，我入行那会儿还觉得挺冷门的。但这些年电力市场化改革一推进，突然就成了香饽饽。

咱们先聊聊背景。电力市场，说白了就是把电当成商品来买卖。以前是统一定价，现在不一样了——发电厂报个价，用户报个需求，中间有个交易中心撮合。价格呢？随行就市，实时波动。

我2018年参与过一个省级电力市场的项目，那会儿刚放开售电侧，很多企业连「分时电价」是什么都没搞明白。但你看现在，连小区里的充电桩都知道晚上充电便宜。变化真的很快。

目前国内电力市场主要有几个特点：

• 现货市场逐步推开——广东、山西、山东等地已经跑起来了
• 中长期交易为主——大部分电量还是通过年度、月度合同锁定
• 新能源占比越来越高——风电、光伏的波动性直接传导到电价上
• 用户侧参与度提升——大用户可以直接跟发电厂谈价

嗯，这里要注意：不同省份的市场规则差异很大。你在A省调好的模型，搬到B省可能直接翻车。我吃过这个亏。

1.2 电价影响因素

电价为什么难预测？因为它被太多东西牵着走。我习惯把这些因素分成三类：

类别	具体因素	影响方式
供给端	发电机组出力、新能源出力、检修计划、燃料成本	供给多了价格跌，少了价格涨
需求端	气温、节假日、经济活动、用电结构	需求高了价格冲，低了价格落
市场机制	报价策略、网络阻塞、交易规则、政策调整	规则一变，价格逻辑全变

举个例子。去年夏天我帮一个售电公司做模型，本来跑得好好的，结果某天中午电价突然飙到平时的3倍。查了半天——原来是台风导致海上风电全停了，火电机组又刚好在检修。你看，这就是多因素叠加的威力。

我个人经验是：别指望一个模型搞定所有因素。你得先搞清楚哪些是主要矛盾。比如在风电占比高的地区，风速预测的精度直接决定了电价预测的上限。

1.3 预测难度与挑战

电价预测到底难在哪？我总结了四个字：非、线、性、强。

你想想看，普通的时间序列预测，比如预测明天的气温，它是有规律的——夏天热冬天冷，白天高晚上低。但电价呢？它除了有日周期、周周期，还会突然蹦出个尖峰，毫无征兆。

我曾经踩过一个坑：用LSTM做电价预测，训练集上效果特别好，RMSE低得感人。结果一上线，连续三天预测值都偏了30%以上。后来发现是训练集里没有包含「负电价」样本，模型压根没见过这种场景。

1.4 课程目标与学习路径

这门课的目标很明确：让你能独立搭建一个可用的电价预测系统。不是那种论文里跑个指标就完事的，而是能真正部署到生产环境、帮企业赚钱的。

我个人觉得，学这个课程你需要具备：

• Python基础（会pandas、numpy就行）
• 机器学习入门知识（知道什么是过拟合）
• 一点点电力市场的常识（没有也没关系，我会讲）

学习路径我建议这样走：

1. 先理解数据——拿到电价数据别急着建模，先画图、看分布、找规律
2. 从简单模型开始——别一上来就上Transformer，先跑个线性回归看看基线
3. 逐步增加复杂度——加特征、换模型、调参数，每一步都要有对比
4. 重视评估——别只看RMSE，要看实际业务中「多赚了多少钱」
5. 部署与迭代——模型上线后要持续监控，数据分布变了要及时更新

下面这张图是我自己梳理的知识体系，你可以先有个整体印象：

说实话，这条路我走了好几年才走通。但你别怕，这门课会把每个环节拆开揉碎了讲。你跟着一步步来，三个月内绝对能上手。

好了，背景铺垫完了。下一节咱们直接上手——先拿一份真实电价数据，看看它长什么样。