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?
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(guó)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(guó)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(lái)源:微信公眾號(hào)“電網(wǎng)技術(shù)”ID:dwjs1957 作者:編輯部)
在新電改深入的過(guò)程中,電力市場(chǎng)售電側(cè)逐漸向社會(huì)開(kāi)放,大量新興售電公司涌入電力市場(chǎng),競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境日益激烈。大量市場(chǎng)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(guò)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(wèn)題。因此,針對(duì)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(wèn)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得最大利潤(rùn)是其最為關(guān)注的核心問(wèn)題。本文針對(duì)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(kāi)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的報(bào)價(jià)策略模型。
針對(duì)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(cè)模型,提高了用戶負(fù)荷需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,對(duì)比結(jié)果如圖1所示。
針對(duì)上網(wǎng)電價(jià),通過(guò)模糊聚類的方法對(duì)收集到的全面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類形成預(yù)測(cè)樣本集,創(chuàng)新性構(gòu)建可提高預(yù)測(cè)精度的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電力市場(chǎng)短期出清電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè),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(jìng)價(jià)模型,通過(guò)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(chǎng)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(chǎng)整體運(yùn)行效率,使社會(huì)效益達(dá)到最大化。

圖1 利用泛在數(shù)據(jù)前后預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)輸入均值對(duì)比

圖2 基于模糊聚類的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(guò)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(chǎng)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)值與實(shí)際值偏差變小,預(yù)測(cè)結(jié)果更具參考價(jià)值。
3)通過(guò)泛在平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)可以對(duì)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(jìng)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(wàn)物互聯(lián),數(shù)據(jù)信息呈爆炸式增長(zhǎng),后續(xù)將主要針對(duì)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(wèn)題進(jìn)行深入研究,包括數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)放開(kāi)國(guó)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(chǎng)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(guó)網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司董事長(zhǎng)、黨委書(shū)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(guó)家電網(wǎng)報(bào),2019-06-13(003).
作者介紹
彭謙(1980),男,博士,教授級(jí)高級(jí)工程師,主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、咨詢,獲省部級(jí)獎(jiǎng)10余項(xiàng),發(fā)表論文30余篇,國(guó)家級(jí)發(fā)明專利3項(xiàng),軟件著作權(quán)10項(xiàng),E-mail:PQ.ncepu@163.com。
周曉潔(1994),女,碩士,主要研究方向?yàn)殡娏κ袌?chǎng),發(fā)表SCI論文3篇,EI論文2篇,核心及會(huì)議若干,E-mail:15631292227@163.com。
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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