本公开涉及电网，尤其涉及一种数据预测方法、系统、计算机设备及存储介质。
背景技术：
1、电力现货市场旨在通过实时竞价机制反映电力供需的实时价格，提升系统效率与经济性，并促进可再生能源整合。现货市场条件下，新能源的“量、价”风险将明显加大。面对市场设计的复杂性、价格波动、运行安全挑战及参与者策略性行为等问题，许多专业的电力市场辅助服务与决策厂家应运而生。
2、那么，如何保障新能源在市场化条件下的合理收益，为发电主体等市场参与者提供卓越的辅助服务与精准的市场信息预测成为当前要解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种数据预测方法、系统、计算机设备及存储介质。
2、第一方面，本发明提供了一种数据预测方法，数据预测方法应用于预测电力现货市场报量策略的每一个节点，包括：
3、获取当日实际数据和多个预部署原始模型分别基于日前数据预测得到的第一预测结果，当日实际数据和日前数据均与当前节点对应；根据当日实际数据和多个第一预测结果，确定各原始模型的预测误差，并对各原始模型的预测功能进行多维度评价，得到与每一原始模型的评价结果；根据预测误差、评价结果和预设初始权重计算各原始模型的目标权重，并将各原始模型按照对应的目标权重进行融合，得到融合模型；根据每一原始模型的评价结果和融合模型基于日前数据预测得到的第二预测结果，结合当日实际数据进行评价，并从融合模型和多个原始模型中选择当前节点的目标模型；将当日实际数据更新至日前数据中，并将更新后的日前数据输入至目标模型中，得到当前节点对应的目标预测结果。
4、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
5、本实施例提供的数据预测方法，在获取到当日实际数据和第一预测结果之后，首先根据当日实际数据和多个预测结果确定出各原始模型的预测误差，并通过对各原始模型的多维度评价，得到各原始模型对应的评价结果；然后，根据预测误差、评价结果和预设初始权重确定各原始模型的目标权重，将各原始模型按照对应目标权重进行融合，得到融合模型，并从融合模型和各原始模型中选择出当前节点的目标模型；最后，将当日实际数据更新至提前数据中，并将更新后的日前数据输入至目标模型中，得到当前节点对应的目标输出结果；上述过程中，通过模型的评价、融合和选优等操作得到的目标模型为综合评价最高的模型，从而使得基于该目标模型得到的目标预测结果具有较高的准确性；且由于电力现货市场交易决策流程中的每一节点均按照上述过程进行预测，从而使得最终预测的申报量准确性更高。
6、第二方面，本发明提供了一种数据预测装置，包括：
7、获取模块，用于获取当日实际数据和多个预部署原始模型分别基于日前数据预测得到的第一预测结果，当日实际数据和日前数据均与当前节点对应；评价模块，用于根据当日实际数据和多个第一预测结果，确定各原始模型的预测误差，并对各原始模型的预测功能进行多维度评价，得到与每一原始模型的评价结果；融合模块，用于根据预测误差、评价结果和预设初始权重计算各原始模型的目标权重，并将各原始模型按照对应的目标权重进行融合，得到融合模型；选择模块，用于根据每一原始模型的评价结果和融合模型基于日前数据预测得到的第二预测结果，结合当日实际数据进行评价，并从融合模型和多个原始模型中选择当前节点的目标模型；预测模块，用于将当日实际数据更新至日前数据中，并将更新后的日前数据输入至目标模型中，得到当前节点对应的目标预测结果。
8、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：
9、存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行第一方面及其任一项实施方式的数据预测方法。
10、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行第一方面及其任一实施方式的数据预测方法。
1.一种数据预测方法，其特征在于，所述数据预测方法应用于电力现货市场交易决策系统中，具体应用于电力现货市场交易决策流程的每一个节点，包括：
2.根据权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述评价结果包括每一维度分别对应的评价值，所述根据所述预测误差、所述评价结果和预设初始权重计算各所述原始模型的目标权重，包括：
3.根据权利要求2所述的数据预测方法，其特征在于，所述根据每一所述原始模型在各维度分别对应的评价值确定各所述原始模型分别对应第二权重，包括：
4.根据权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述节点包括：气象预测节点、负荷预测节点、发电量预测节点、功率预测节点、电价预测节点和交易策略预测节点，其中，所述气象预测节点的后继节点包括所述负荷预测节点、所述发电量预测节点和所述功率预测节点；所述负荷预测节点和所述发电量预测节点的后继节点为所述电价预测节点，所述电价预测节点和所述功率预测节点的后继节点为所述交易策略预测节点。
5.根据权利要求2所述的数据预测方法，其特征在于，所述根据每一所述原始模型的评价结果和所述融合模型基于所述日前数据预测得到的第二预测结果，结合所述当日实际数据进行评价，并从所述融合模型和多个所述原始模型中选择当前节点的目标模型，包括：
6.根据权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，当所述当前节点非所述电力现货市场交易决策流程的最后一个节点时，在所述将所述当日实际数据更新至所述日前数据中，并将更新后的日前数据输入至所述目标模型中，得到所述当前节点对应的目标预测结果之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，当所述当前节点非所述电力现货市场交易决策流程的最后一个节点时，在所述将所述当日实际数据更新至所述日前数据中，并将更新后的日前数据输入至所述目标模型中，得到所述当前节点对应的目标预测结果之后，所述方法还包括：
8.一种数据预测装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的数据预测方法。
