roueou1. 项目背景与核心挑战
西班牙电力市场作为欧洲最具代表性的市场化运营体系之一，其电价波动呈现出典型的非线性、非平稳性和多周期耦合特征。根据2015-2018年的历史数据统计，西班牙日前市场的电价标准差达到18.7欧元/MWh，峰谷差值最高可达单日平均电价的3倍以上。这种剧烈波动主要源于三个维度的复杂交互：
- 可再生能源渗透：风电和光伏发电占比已超过40%，其出力随机性导致边际成本曲线频繁跳变
- 负荷特性：居民用电占比高使得温度敏感系数达1.2%/℃，夏季制冷负荷与冬季供暖需求形成双高峰
- 市场机制：边际定价原则下，燃气机组的燃料成本变动会直接传导至电价
传统预测方法如ARIMA在西班牙市场的测试集MAPE普遍高于15%，无法满足交易决策需求。我们团队在2023年第四季度的实测中发现，当风电预测误差超过20%时，LSTM模型的预测偏差会呈现非线性放大效应。这促使我们系统性评估新一代时序模型的性能表现。
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2. 数据工程实践
2.1 多源数据融合架构
项目采用的两类核心数据需要通过时间戳进行精确对齐：
-
电力运行数据（ENTSO-E API获取）
- 时间分辨率：1小时
- 关键字段：
- 电价序列：day_ahead_price_actual
- 负荷曲线：total_load_actual
- 电源出力：generation_wind, generation_gas等12类
-
气象数据（ECMWF ERA5再分析资料）
- 空间分辨率：0.25°×0.25°网格
- 特征维度：
- 地面温度：2m_temperature
- 风资源：100m_u_component_of_wind
- 云量：total_cloud_cover
我们开发了基于PySpark的分布式对齐管道，关键步骤包括：
python复制# 时空对齐示例代码
from pyspark.sql.functions import expr
df_joined = spark.table('energy_data').join(
spark.table('weather_data'),
expr("""