手把手教你使用denmark-price-forecast：DK1与DK2区域电价预测案例

手把手教你使用denmark-price-forecast：DK1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-forecast

denmark-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.py）

2️⃣ 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：

1. 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）

2. 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_file="dk1_md.txt") # 加载DK2区域的基准模型 booster_dk2 = lgb.Booster(model_file="dk2_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：

1. 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())

2. 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：

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

📝 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