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售电公司如何在泛在电力物联网环境下制定报价策略?

北极星售电网  来源:电网技术  作者:编辑部  2019/10/29 15:55:22  我要投稿  

北极星售电网讯:1.研究背景

随着电力体制改革的不断深入,科技革命与产业革命正在跨界融合,在此背景下,国网公司提出了泛在电力物联网建设目标。泛在电力物联网的建设与发展,将充分推动“大云物移智链”等现代信息技术的应用,大力提升数据的自动采集和自动获取能力,使得在传统电力行业实现数据价值的深度挖掘成为可能。

(来源:微信公众号“电网技术”ID:dwjs1957 作者:编辑部)

在新电改深入的过程中,电力市场售电侧逐渐向社会开放,大量新兴售电公司涌入电力市场,竞争环境日益激烈。大量市场参与主体的涌入产生了海量繁复的大数据,但基础数据连接难以下沉,单个小数据价值密度低,并不能直接利用。泛在电力物联网公共云平台通过集合存储,可实现数据资源整合。

如何利用大数据提出更为有效的报价策略,增强市场竞争力,持续提升盈利能力,是售电公司需首要关注的关键问题。因此,针对综合能源型售电公司进行报价策略研究是十分必要的。

2.解决的问题及意义

在泛在电力物联网平台构建的大数据应用背景下,新兴售电公司如何利用庞大的数据信息在电力市场竞争中获得最大利润是其最为关注的核心问题。本文针对综合能源型售电公司,围绕报价策略的两大核心要素:上网电量和上网电价策略的制定展开研究,构建了含火电和风电的综合能源发电商成立的售电公司参与电力市场竞争的报价策略模型。

针对上网电量,以泛在物联网提供的实时全面数据信息平台为基础,创新性地构建了基于“气象相似日”和附加自适应动态规划校正环节的小波神经网络的短期负荷预测模型,提高了用户负荷需求预测的准确度,对比结果如图1所示。

针对上网电价,通过模糊聚类的方法对收集到的全面实时数据进行聚类形成预测样本集,创新性构建可提高预测精度的GA-BP神经网络模型对电力市场短期出清电价进行预测,具体流程如图2所示。

最后基于泛在数据下报价的概率密度函数,构建了售电公司的贝叶斯博弈竞价模型,通过求取贝叶斯纳什均衡解得到最优电力报价策略。

基于模型的研究,可以增强售电公司参与市场交易的精度和成功率。研究结果表明,所提模型和方法可提高市场整体运行效率,使社会效益达到最大化。

图1 利用泛在数据前后预测值和预测输入均值对比

图2 基于模糊聚类的GA-BP神经网络预测流程

3.结论

泛在电力物联网建设为参与电力市场竞争的各主体提供了有利平台,在探究利用云计算和大数据制定报价策略的过程中,本文提供了一种新的思路和方法,初步获得了以下结论供市场主体参考:

1)采用基于“气象相似日”的带自适应动态规划校正的WNN模型进行负荷预测时,在泛在电力物联网的大数据支撑下,负荷预测精度将有所提高。

2)采用基于模糊聚类的GA-BP神经网络进行短期电价预测时,依托泛在电力物联网的全时空数据,电价预测值与实际值偏差变小,预测结果更具参考价值。

3)通过泛在平台的海量数据可以对售电成本进行更加准确的概率描述,从而在求解贝叶斯竞价博弈模型时可以得到质量更好的纳什均衡解。

后续研究方向

泛在电力物联网的构建使万物互联,数据信息呈爆炸式增长,后续将主要针对泛在电力物联网云平台提供的海量数据如何进行有效深度挖掘这一问题进行深入研究,包括数据库的开发,如何精准迅速的获取数据信息,以及高效快速的进行数据处理等。

参 文 格 式

彭谦,周晓洁,杨睿,贾梧桐.泛在电力物联网环境下的综合能源型售电公司参与电力市场竞争的报价策略研究[J/OL].电网技术:1-8[2019-0902].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20190731.1348.003.html.

相关文献

张晓萱,薛松,杨素.售电侧市场放开国际经验及其启示[J].电力系统自动化,2016,40(9):1-8.

孔祥玉,张禹森,杨世海,等.市场机制下考虑风险的售电公司日前电价决策方法[J].电网技术,2019,43(3):935-943.

国网信息通信产业集团有限公司董事长、党委书记王政涛.推动信通科技创新,支撑泛在电力物联网建设[N].国家电网报,2019-06-13(003).

作者介绍

彭谦(1980),男,博士,教授级高级工程师,主要研究方向为电网规划、咨询,获省部级奖10余项,发表论文30余篇,国家级发明专利3项,软件著作权10项,E-mail:PQ.ncepu@163.com。

周晓洁(1994),女,硕士,主要研究方向为电力市场,发表SCI论文3篇,EI论文2篇,核心及会议若干,E-mail:15631292227@163.com。

原标题:售电公司如何在泛在电力物联网环境下制定报价策略?

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