售電公司如何在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下制定報(bào)價(jià)策略？

2019-10-30 14:46:50 電網(wǎng)技術(shù) 作者:編輯部　點(diǎn)擊量：評論 (0)

1 研究背景隨著電力體制改革的不斷深入，科技革命與產(chǎn)業(yè)革命正在跨界融合，在此背景下，國網(wǎng)公司提出了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)目標(biāo)。泛在電力物

1.研究背景

隨著電力體制改革的不斷深入，科技革命與產(chǎn)業(yè)革命正在跨界融合，在此背景下，國網(wǎng)公司提出了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)目標(biāo)。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)與發(fā)展，將充分推動(dòng)“大云物移智鏈”等現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用，大力提升數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和自動(dòng)獲取能力，使得在傳統(tǒng)電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘成為可能。

（來源：微信公眾號“電網(wǎng)技術(shù)”ID：dwjs1957 作者：編輯部）

在新電改深入的過程中，電力市場售電側(cè)逐漸向社會(huì)開放，大量新興售電公司涌入電力市場，競爭環(huán)境日益激烈。大量市場參與主體的涌入產(chǎn)生了海量繁復(fù)的大數(shù)據(jù)，但基礎(chǔ)數(shù)據(jù)連接難以下沉，單個(gè)小數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，并不能直接利用。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)公共云平臺(tái)通過集合存儲(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源整合。

如何利用大數(shù)據(jù)提出更為有效的報(bào)價(jià)策略，增強(qiáng)市場競爭力，持續(xù)提升盈利能力，是售電公司需首要關(guān)注的關(guān)鍵問題。因此，針對綜合能源型售電公司進(jìn)行報(bào)價(jià)策略研究是十分必要的。

2.解決的問題及意義

在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下，新興售電公司如何利用龐大的數(shù)據(jù)信息在電力市場競爭中獲得最大利潤是其最為關(guān)注的核心問題。本文針對綜合能源型售電公司，圍繞報(bào)價(jià)策略的兩大核心要素：上網(wǎng)電量和上網(wǎng)電價(jià)策略的制定展開研究，構(gòu)建了含火電和風(fēng)電的綜合能源發(fā)電商成立的售電公司參與電力市場競爭的報(bào)價(jià)策略模型。

針對上網(wǎng)電量，以泛在物聯(lián)網(wǎng)提供的實(shí)時(shí)全面數(shù)據(jù)信息平臺(tái)為基礎(chǔ)，創(chuàng)新性地構(gòu)建了基于“氣象相似日”和附加自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃校正環(huán)節(jié)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測模型，提高了用戶負(fù)荷需求預(yù)測的準(zhǔn)確度，對比結(jié)果如圖1所示。

針對上網(wǎng)電價(jià)，通過模糊聚類的方法對收集到的全面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類形成預(yù)測樣本集，創(chuàng)新性構(gòu)建可提高預(yù)測精度的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對電力市場短期出清電價(jià)進(jìn)行預(yù)測，具體流程如圖2所示。

最后基于泛在數(shù)據(jù)下報(bào)價(jià)的概率密度函數(shù)，構(gòu)建了售電公司的貝葉斯博弈競價(jià)模型，通過求取貝葉斯納什均衡解得到最優(yōu)電力報(bào)價(jià)策略。

基于模型的研究，可以增強(qiáng)售電公司參與市場交易的精度和成功率。研究結(jié)果表明，所提模型和方法可提高市場整體運(yùn)行效率，使社會(huì)效益達(dá)到最大化。

售電公司如何在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下制定報(bào)價(jià)策略？

圖1 利用泛在數(shù)據(jù)前后預(yù)測值和預(yù)測輸入均值對比

圖2 基于模糊聚類的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測流程

3.結(jié)論

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為參與電力市場競爭的各主體提供了有利平臺(tái)，在探究利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)制定報(bào)價(jià)策略的過程中，本文提供了一種新的思路和方法，初步獲得了以下結(jié)論供市場主體參考：

1）采用基于“氣象相似日”的帶自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃校正的WNN模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測時(shí)，在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)支撐下，負(fù)荷預(yù)測精度將有所提高。

2）采用基于模糊聚類的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期電價(jià)預(yù)測時(shí)，依托泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的全時(shí)空數(shù)據(jù)，電價(jià)預(yù)測值與實(shí)際值偏差變小，預(yù)測結(jié)果更具參考價(jià)值。

3）通過泛在平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)可以對售電成本進(jìn)行更加準(zhǔn)確的概率描述，從而在求解貝葉斯競價(jià)博弈模型時(shí)可以得到質(zhì)量更好的納什均衡解。

后續(xù)研究方向

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建使萬物互聯(lián)，數(shù)據(jù)信息呈爆炸式增長，后續(xù)將主要針對泛在電力物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)提供的海量數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效深度挖掘這一問題進(jìn)行深入研究，包括數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，如何精準(zhǔn)迅速的獲取數(shù)據(jù)信息，以及高效快速的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理等。

參文格式

彭謙,周曉潔,楊睿,賈梧桐.泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的綜合能源型售電公司參與電力市場競爭的報(bào)價(jià)策略研究[J/OL].電網(wǎng)技術(shù):1-8[2019-0902].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20190731.1348.003.html.

相關(guān)文獻(xiàn)

張曉萱，薛松，楊素．售電側(cè)市場放開國際經(jīng)驗(yàn)及其啟示[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40(9)：1-8．

孔祥玉，張禹森，楊世海，等．市場機(jī)制下考慮風(fēng)險(xiǎn)的售電公司日前電價(jià)決策方法[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2019，43(3)：935-943．

國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司董事長、黨委書記王政濤．推動(dòng)信通科技創(chuàng)新，支撐泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)[N]．國家電網(wǎng)報(bào)，2019-06-13(003)．

作者介紹

彭謙(1980)，男，博士，教授級高級工程師，主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、咨詢，獲省部級獎(jiǎng)10余項(xiàng)，發(fā)表論文30余篇，國家級發(fā)明專利3項(xiàng)，軟件著作權(quán)10項(xiàng)，E-mail：[email protected]。

周曉潔(1994)，女，碩士，主要研究方向?yàn)殡娏κ袌觯l(fā)表SCI論文3篇，EI論文2篇，核心及會(huì)議若干，E-mail：[email protected]。

原標(biāo)題:售電公司如何在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下制定報(bào)價(jià)策略？

責(zé)任編輯：葉雨田

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