手把手教你使用denmark-price-forecastDK1与DK2区域电价预测案例【免费下载链接】denmark-price-forecast项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Elpriser/denmark-price-forecastdenmark-price-forecast是一个基于LightGBM的丹麦日前电价预测工具能够精准预测DK1西丹麦和DK2东丹麦区域未来2至9天的每小时电价。该项目通过量化回归模型提供P10/P50/P90分位数预测帮助用户优化用电决策降低能源成本。 项目核心功能与优势精准覆盖两大区域该工具专为丹麦两大电力市场区域设计DK1西丹麦包含日德兰半岛内陆、Horns Rev和Anholt海上风电场集群DK2东丹麦覆盖西兰岛、Rødsand海上风电场及北西兰地区每个区域采用独立优化的模型配置在config.json中可以查看DK1和DK2的特征集差异。DK1由于拥有四个邻国边境纳入了跨境输电容量特征而DK2仅有两个边境因此配置更为精简。多维度预测能力预测模型提供丰富的输出维度时间范围未来2-9天的每小时电价分位数预测P10最低预期、P50基准预期、P90最高预期置信区间经过校准的80%覆盖率区间可通过calibration_hourly.json调整 快速开始指南1️⃣ 环境准备与安装首先克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Elpriser/denmark-price-forecast cd denmark-price-forecast项目依赖主要包括LightGBM模型训练与推理天气数据获取工具fetch_weather_v3.py跨境输电容量数据获取工具fetch_ntc.py2️⃣ 数据准备流程项目数据处理通过dataset.py实现主要包含以下步骤特征工程为DK1和DK2区域生成55-60个特征包括日历特征小时、工作日、月份等价格历史特征滞后1/2/3/7/14/21/28天的电价空间分辨的天气特征14个点位的风速、辐射、温度估计发电量和跨境输电容量DK1专用数据获取天气数据通过Open-Meteo API获取包含德国及周边国家的气象数据电力市场数据来自丹麦电力市场数据集跨境输电容量通过ENTSO-E API获取3️⃣ 模型加载与预测使用预训练模型进行预测非常简单import lightgbm as lgb # 加载DK1区域的基准模型 booster_dk1 lgb.Booster(model_filedk1_md.txt) # 加载DK2区域的基准模型 booster_dk2 lgb.Booster(model_filedk2_md.txt) # 准备特征数据示例 features { hour: 14, weekday: 2, month: 6, wind_p0: 8.2, rad_p0: 450, # 其他特征... } # 进行预测 prediction_dk1 booster_dk1.predict([list(features.values())]) prediction_dk2 booster_dk2.predict([list(features.values())])⚙️ 高级配置与优化模型后处理原始模型输出需要经过后处理才能获得最终预测结果主要包括混合形状调整结合模型预测与4周季节性电价模式# 伪代码示例完整实现见train_daily.py seasonal mean_price_by(weekday, hour) # 过去28天的平均价格模式 hybrid[hr] pred.mean() (1-a)*(pred[hr] - pred.mean()) a*(seasonal[hr] - seasonal.mean())置信区间校准使用校准因子扩展分位数区间# 伪代码示例 factor calibration_hourly[area][str(horizon)] band_lo hybrid - factor * (p50 - p10) band_hi hybrid factor * (p90 - p50)性能评估根据项目回溯测试v3版本模型性能显著优于前代区域MAE较v2提升最低电价命中率校准后区间覆盖率DK1178.4 (-4.8%)69.0%80.5%DK2189.9 (-5.9%)70.0%80.3%这些指标表明模型在电价水平预测和最低电价时段识别方面都有出色表现。 使用场景与最佳实践家庭用电优化避峰填谷利用预测结果安排高耗电设备如洗碗机、电动汽车充电在低价时段运行成本估算根据P90分位数预测规划月度用电预算小型企业应用生产调度调整工业生产时间以降低用电成本能源采购辅助决策是否在日前市场购买电力注意事项模型预测的是 wholesale 电价不包含电网关税、税费和增值税极端天气和非计划停电可能导致预测误差增大建议结合实时市场数据使用预测结果 项目结构与文件说明文件功能描述train_daily.py模型训练主程序包含超参数优化和性能评估dataset.py特征工程与数据预处理fetch_weather_v3.py天气数据获取与处理fetch_ntc.py跨境输电容量数据获取dk1_lo.txt, dk1_md.txt, dk1_hi.txtDK1区域P10/P50/P90模型dk2_lo.txt, dk2_md.txt, dk2_hi.txtDK2区域P10/P50/P90模型config.json模型配置参数包含区域特征集定义 总结与展望denmark-price-forecast通过先进的机器学习技术和精心设计的特征工程为丹麦DK1和DK2区域提供了可靠的日前电价预测。项目持续优化目前v3版本相比前代在预测精度上有显著提升特别是引入了空间分辨天气数据和跨境输电容量特征。未来发展方向可能包括纳入更多可再生能源预测数据优化极端天气条件下的预测性能扩展到丹麦以外的北欧国家市场无论是家庭用户还是小型企业都可以利用这个工具做出更明智的用电决策有效降低能源成本。【免费下载链接】denmark-price-forecast项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Elpriser/denmark-price-forecast创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考