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随着国内电力改革的不断推进,电力现货交易逐步提上日程。2017年8月28日,国家发改委办公厅、国家能源局综合司联合发文《关于开展电力现货市场建设试点工作的通知》,根据地方政府意愿和前期工作进展,结合各地电力供需形势、网源结构和市场化程度等条件,选择南方(以广东起步)、蒙西、浙江、山西、山东、福建、四川、甘肃等8个地区作为第一批试点,推进国内现货交易工作。
就国内目前电力交易形式而言,年度长协交易趋于成熟、稳定,但是,月度竞价集中交易正在逐步开展及完善中,既然如此,扑面而来的电力现货交易,是否有必要呢?答案是肯定的。现货交易,一是可以作为中长期交易计划修正的重要手段,再者可以作为电力系统安全稳定重要保障,最后可以促进电力系统经济运行。
现货交易的到来会在一定程度上影响着售电公司的运营。有些人会认为售电公司会极力排斥现货市场,因为电力中长期交易还没有完全实施及完善,而根据调查,大部分售电公司对现货交易持乐观态度,现货交易的实时动态平衡,可以避免大量的偏差考核,给公司带来丰厚的利润。但是对售电公司的要求也提高了,全面提升负荷预测能力就是关键要求之一,那如何实现负荷的精准预测,玩转电力市场呢?
实现日负荷或者实时负荷的精准预测是一项技术活,需要有精准的预测算法模型。可以使用时间序列算法,根据历史数据,预测短期的负荷;可以使用机器学习算法,分析负荷与影响负荷因素之间的关系;也可以根据电力负荷的特性,研发电力负荷预测的专有方法。但是实际情况表明,往往使用一种模型算法不足以做到精准预测。即使有了适合的算法模型,也不一定能做到很好的预测。
众所周知,电力数据及其影响因素数据量大,关系复杂,如何从海量错综复杂的数据中找到关联性,如何进行分析预测呢?需要依靠大数据技术。从而看来,精准的算法加上大数据技术,才是实现负荷预测的关键之道。但是这项工作专而精,如何去做的?
幸运的是,目前有些电力高科技公司依托于大数据技术,根据电力负荷特点及其影响因素,研发出负荷及电价预测产品,包括中长期预测及实时预测,预测准确率高达97%以上,售电公司利用好大数据这一预测利器,提前修炼好自己的负荷实时预测这一项内功,才能在未来的现货交易中赢得胜利。
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