# electricity_market_forecasting **Repository Path**: codepioneer2025/electricity_market_forecasting ## Basic Information - **Project Name**: electricity_market_forecasting - **Description**: 电力市场预测管理系统是一款基于SpringBoot和Vue.js技术栈开发的高效能管理工具，旨在为电力行业提供精准的市场预测服务。系统集成了数据收集、预处理、预测模型构建、模型训练验证、预测结果分析与展示以及系统管理维护等功能。通过实时采集电网运行数据、整合历史信息及外部数据，系统利用先进的数据分析和机器学习算法，生成短期、中期和长期电力负荷及发电能力预测。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 3 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-07-05 - **Last Updated**: 2025-09-17 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 电力市场预测管理系统 ---- ### 获取sql，如下： **微：bjcy_下划线rock，去掉中文** --- ## 1. 技术栈 ### 1.1 后端技术 | 技术 | 说明 | 官网 | | ---------------- | ------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | SpringBoot | Web应用开发框架 | [https://spring.io/projects/spring-boot](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fspring.io%2Fprojects%2Fspring-boot) | | MyBatis | ORM框架 | [http://www.mybatis.org/mybatis3/zh/index.html](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fwww.mybatis.org%2Fmybatis3%2Fzh%2Findex.html) | | MyBatisGenerator | 数据层代码生成器 | [http://www.mybatis.org/generator/index.html](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fwww.mybatis.org%2Fgenerator%2Findex.html) | | Druid | 数据库连接池 | [https://github.com/alibaba/druid](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falibaba%2Fdruid) | | PageHelper | MyBatis物理分页插件 | [Mybatis_PageHelper: Mybatis分页插件](http://git.oschina.net/free/Mybatis_PageHelper) | ### 1.2 前端技术 | 技术 | 说明 | 官网 | | ---------- | -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Vue | 前端框架 | [https://vuejs.org/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fvuejs.org%2F) | | Vue-router | 路由框架 | [https://router.vuejs.org/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Frouter.vuejs.org%2F) | | Vuex | 全局状态管理框架 | [https://vuex.vuejs.org/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fvuex.vuejs.org%2F) | | Element | 前端UI框架 | [https://element.eleme.io](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Felement.eleme.io) | | Axios | 前端HTTP框架 | [https://github.com/axios/axios](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faxios%2Faxios) | | Echarts | 图表框架 | [https://echarts.apache.org/zh/index.html](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fecharts.apache.org%2Fzh%2Findex.html) | ## 2. 环境搭建 ### 2.1 开发工具 | 技术 | 说明 | 官网 | | ------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | IDEA | 开发IDE | [https://www.jetbrains.com/idea/download](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.jetbrains.com%2Fidea%2Fdownload) | | X-shell | Linux远程连接工具 | [http://www.netsarang.com/download/software.html](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fwww.netsarang.com%2Fdownload%2Fsoftware.html) | | Navicat | 数据库连接工具 | [http://www.formysql.com/xiazai.html](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fwww.formysql.com%2Fxiazai.html) | | PowerDesigner | 数据库设计工具 | [http://powerdesigner.de/](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fpowerdesigner.de%2F) | | Axure | 原型设计工具 | [https://www.axure.com/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.axure.com%2F) | | XMind | 思维导图设计工具 | [https://xmind.cn](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fxmind.cn) | | Postman | API接口调试工具 | [https://www.postman.com/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.postman.com%2F) | | MarkText | Markdown编辑器 | [https://github.com/marktext/marktext](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fmarktext%2Fmarktext) | ### 2.2 开发环境 | 技术 | 说明 | 官网 | | ----- | ---- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | JDK | 1.8 | [https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2Ftechnetwork%2Fjava%2Fjavase%2Fdownloads%2Fjdk8-downloads-2133151.html) | | Mysql | 5.7 | [https://www.mysql.com/](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.mysql.com%2F) | | Nginx | 1.22 | [http://nginx.org/en/download.html](https://gitee.com/link?target=http%3A%2F%2Fnginx.org%2Fen%2Fdownload.html) | ### 2.3 快速启动 1. 启动管理后台 打开命令行，输入以下命令 ``` cd electricity_market_forecasting/ep mvn install mvn clean package java -Dfile.encoding=UTF-8 -jar electricity_market_forecasting/ep/target/ep-0.0.1-SNAPSHOT-exec.jar ``` 2. 启动管理后台前端 打开命令行，输入以下命令 ``` cd transport_management_system/ep-vue npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org npm run dev ``` 此时，浏览器打开，输入网址`http://localhost:8081`, 此时进入管理后台登录页面。 ## 3. 项目介绍 ### 3.1 数据收集 1. **实时数据采集** - 与电力系统传感器、智能电表等设备对接，实时获取发电设备运行参数（如发电功率、机组状态）、电网负荷数据（各区域、各时段用电量）、输电线路状态信息等。 - 设定数据采集频率，根据预测需求和数据重要性，例如对关键发电机组功率数据每分钟采集一次，对区域负荷数据每15分钟采集一次。 - 数据采集过程中进行初步校验，如检查数据格式是否正确、是否在合理范围内，剔除明显异常值。 2. **历史数据整合** - 从电力企业数据库中提取过去多年的发电、用电、输电等历史数据，包括年度、月度、每日的负荷曲线、发电量变化情况、设备故障记录等。 - 按照时间序列、设备类型、区域划分等维度对历史数据进行整理归档，方便后续查询和分析。 - 对历史数据进行清洗，处理缺失值、重复数据等问题，确保数据质量。 3. **外部数据获取** - 从气象部门获取天气预报数据（气温、降水、风速、光照强度等），这些因素对电力负荷和可再生能源发电有显著影响。 - 收集宏观经济数据（GDP增长率、产业结构调整情况）、人口数据（人口流动、新增用户数量）等，用于分析电力需求的长期趋势。 - 关注政策法规变化（如能源政策调整、节能减排要求），这些政策可能会影响电力市场的供需格局。 ### 3.2 数据预处理 1. **数据清洗** - 对采集到的实时数据和历史数据进行进一步清洗，去除噪声数据，如剔除因设备故障导致的异常发电功率数据。 - 填补缺失数据，采用插值法、基于相似时段数据填充等方法，保证数据的完整性。 - 检测并纠正数据中的错误，如单位错误、数据录入错误等。 2. **数据转换** - 将不同类型的数据转换为统一格式，便于后续处理。例如，将不同来源的负荷数据统一转换为以千瓦时为单位的数值。 - 对时间序列数据进行标准化处理，如将不同年份、不同季节的负荷数据进行归一化，消除季节性和趋势性因素的影响。 - 对分类数据（如设备类型、用户类别）进行编码转换，方便用于建模分析。 3. **特征提取** - 从大量数据中提取与电力市场预测相关的特征，如从负荷数据中提取日负荷峰谷差、周负荷变化率等特征。 - 根据预测目标，选择合适的特征组合，如对于短期负荷预测，重点提取近期负荷变化趋势、天气因素等特征；对于长期电力需求预测，结合宏观经济数据、人口数据等特征。 - 对特征进行降维处理，去除冗余特征，提高模型训练效率。 ### 3.3 预测模型构建 1. **短期负荷预测模型** - 基于时间序列分析方法构建模型，如采用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，利用历史负荷数据的时间序列特性，预测未来几小时或几天的负荷变化趋势。 - 结合机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（如长短期记忆网络LSTM），输入历史负荷数据、天气数据等特征，训练模型以提高短期负荷预测的准确性。 - 考虑引入深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）结合的模型，更好地捕捉负荷数据中的时空特征。 2. **中期负荷预测模型** - 采用时间序列分解方法，将负荷数据分解为趋势项、季节项和随机项，分别对各部分进行建模预测，再组合得到中期负荷预测结果。 - 结合经济模型，考虑经济增长、产业结构变化等因素对电力需求的影响，构建基于回归分析的中期负荷预测模型。 - 利用机器学习集成方法，如随机森林、梯度提升树（GBDT），综合考虑多种因素对中期负荷的影响，提高预测精度。 3. **长期电力需求预测模型** - 基于宏观经济增长模型，如柯布 - 道格拉斯生产函数，结合历史电力需求与经济增长关系，预测未来长期电力需求总量。 - 考虑能源结构转型趋势，建立可再生能源发展模型，预测不同类型电源的长期发电量变化情况，进而分析对电力需求的影响。 - 结合人口增长模型、城市化进程模型等，预测新增用电需求，构建综合的长期电力需求预测模型。 4. **发电能力预测模型** - 对于传统发电机组（如火电、水电），根据设备状态、检修计划、燃料供应等因素，建立发电能力预测模型，采用线性回归或逻辑回归等方法预测其发电功率。 - 对于可再生能源发电（如风电、光伏），结合气象数据（风速、光照强度）和发电设备特性，采用物理模型（如风电功率预测的气动模型）与数据驱动模型（如基于机器学习的光伏功率预测模型）相结合的方法，预测其发电能力。 - 考虑发电设备的动态特性，如机组启停过程、爬坡速率等，建立动态发电能力预测模型，提高预测的实时性和准确性。 ### 3.4 模型训练与验证 1. **模型训练** - 将经过预处理的数据集划分为训练集和测试集，按照一定比例（如70%训练集、30%测试集）分配数据。 - 对于不同的预测模型，选择合适的训练算法和参数优化方法。例如，对于神经网络模型，采用反向传播算法进行训练，通过调整学习率、迭代次数等参数，使模型收敛到较优解。 - 在训练过程中，实时监控模型的训练进度和性能指标（如均方误差、准确率等），根据需要调整模型结构或训练参数。 2. **模型验证** - 使用测试集对训练好的模型进行验证，计算模型的预测误差、准确率、召回率等指标，评估模型的性能。 - 采用交叉验证方法，如k折交叉验证，对模型进行多次验证，避免因数据划分的偶然性导致模型性能评估不准确。 - 对于不同类型的预测模型，分别进行验证，比较各模型的优缺点，选择最适合当前预测任务的模型或构建模型集成，提高预测结果的可靠性。 ### 3.5 预测结果分析与展示 1. **结果分析** - 对预测结果进行统计分析，计算预测值与实际值之间的偏差，分析偏差产生的原因，如模型假设不合理、数据质量问题等。 - 根据预测目标，对预测结果进行进一步分析，如对于负荷预测结果，分析负荷高峰时段、低谷时段的变化趋势，为电网调度提供依据；对于发电能力预测结果，分析不同电源类型的发电贡献变化情况，为电源规划提供参考。 - 结合电力市场运行情况，分析预测结果对电力市场供需平衡、电价波动等方面的影响。 2. **结果展示** - 设计直观的可视化界面，以图表（如折线图、柱状图、饼图）形式展示预测结果，如展示未来一段时间的负荷预测曲线、不同电源类型的发电能力预测分布等。 - 提供预测结果的详细报告，包括预测方法、数据来源、预测结果分析等内容，方便用户查阅和理解。 - 实现预测结果的实时更新与展示，根据最新数据动态调整预测结果，为电力市场参与者提供及时准确的信息。 ### 3.6 系统管理与维护 1. **用户管理** - 设计用户权限管理系统，根据用户角色（如系统管理员、预测分析师、电力企业用户等）分配不同的权限，如数据访问权限、模型训练权限、结果查看权限等。 - 提供用户登录认证功能，支持多种登录方式（如用户名密码登录、数字证书登录），确保系统安全性。 - 实现用户信息管理，包括用户注册、信息修改、密码重置等功能。 2. **系统配置管理** - 允许用户对系统参数进行配置，如数据采集频率、模型训练参数、预测时间范围等，满足不同用户的需求。 - 提供系统日志管理功能，记录用户操作日志、系统运行日志等，便于问题排查和系统维护。 - 实现系统备份与恢复功能，定期对系统数据和配置信息进行备份，防止数据丢失，确保系统稳定运行。 3. **系统维护与升级** - 定期对系统进行维护，检查系统性能，优化数据存储结构，清理无用数据，确保系统高效运行。 - 根据电力市场发展和技术进步，及时对系统进行升级，引入新的预测算法、数据处理技术等，提高系统的预测能力和功能完善度。 - 提供技术支持服务，及时解决用户在使用过程中遇到的问题，收集用户反馈，持续改进系统性能和用户体验。 #