周理翔ZHOU Li-xiang

（上海勘测设计研究院有限公司，上海200335）

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电力资源是我国水电业重要能源消耗之一，电力供应和电力价格对水电施工及工程造价影响重大[1]。随着我国电力市场不断推进深化改革，健全我国目前电力市场交易体系，深化电力交易市场化是目前电力系统改革的首要目标之一[2，3]。然而，电力市场出清价影响因素众多，电力市场波动大，对水电项目购买电价影响显著，因此应提出准确高效的电价预测方法以推动市场主体资源配置，为建设项目工程造价及运营成本管理提供有效的理论支撑。

高效准确的电网电价预测算法是实现精准电力资源配置和深化电力交易市场化的关键，国内外众多学者开展了广泛的研究。黄元生等[4]提出一种基于BP 神经网络和最小二乘支持向量机的短期电价预测方法，能够提供更精确的电价预测；赵培等[5]考虑实时电价对电网负荷的影响，基于灰色加权和支持向量机提出了实时的电力负荷预测模型；J drzejewski Arkadiusz 等[6]考虑季节因素对电力负荷的影响，运用神经网络算法提出了基于季节变化的电价预测模型。缪俞蓉等[7]基于增强卷积神经网络，结合ReliefF算法和互信息有效提升智能电网电价预测算法精度。

以上研究为电网电价预测算法和提升电价预测精度提供了丰富的理论依据。然而上述研究集中于电力市场买卖双方竞价策略和浮动电价预测方法，较少考虑水电市场电力资源采用及水电建设项目与电力市场交易策略和影响因素，容易出现电力采购价格尖峰产生，影响成本管理和工程造价方案准确性。……