電力現貨交易是售電公司的一項技術活
隨著國內電力改革的不斷推進,電力現貨交易逐步提上日程。2017年8月28日,國家發改委辦公廳、國家能源局綜合司聯合發文《關于開展電力現貨市場建設試點工作的通知》,根據地方政府意愿和前期工作進展,結合各地電
隨著國內電力改革的不斷推進,電力現貨交易逐步提上日程。2017年8月28日,國家發改委辦公廳、國家能源局綜合司聯合發文《關于開展電力現貨市場建設試點工作的通知》,根據地方政府意愿和前期工作進展,結合各地電力供需形勢、網源結構和市場化程度等條件,選擇南方(以廣東起步)、蒙西、浙江、山西、山東、福建、四川、甘肅等8個地區作為第一批試點,推進國內現貨交易工作。
就國內目前電力交易形式而言,年度長協交易趨于成熟、穩定,但是,月度競價集中交易正在逐步開展及完善中,既然如此,撲面而來的電力現貨交易,是否有必要呢?答案是肯定的。現貨交易,一是可以作為中長期交易計劃修正的重要手段,再者可以作為電力系統安全穩定重要保障,最后可以促進電力系統經濟運行。
現貨交易的到來會在一定程度上影響著售電公司的運營。有些人會認為售電公司會極力排斥現貨市場,因為電力中長期交易還沒有完全實施及完善,而根據調查,大部分售電公司對現貨交易持樂觀態度,現貨交易的實時動態平衡,可以避免大量的偏差考核,給公司帶來豐厚的利潤。但是對售電公司的要求也提高了,全面提升負荷預測能力就是關鍵要求之一,那如何實現負荷的精準預測,玩轉電力市場呢?
實現日負荷或者實時負荷的精準預測是一項技術活,需要有精準的預測算法模型。可以使用時間序列算法,根據歷史數據,預測短期的負荷;可以使用機器學習算法,分析負荷與影響負荷因素之間的關系;也可以根據電力負荷的特性,研發電力負荷預測的專有方法。但是實際情況表明,往往使用一種模型算法不足以做到精準預測。即使有了適合的算法模型,也不一定能做到很好的預測。
眾所周知,電力數據及其影響因素數據量大,關系復雜,如何從海量錯綜復雜的數據中找到關聯性,如何進行分析預測呢?需要依靠大數據技術。從而看來,精準的算法加上大數據技術,才是實現負荷預測的關鍵之道。但是這項工作專而精,如何去做的?
幸運的是,目前有些電力高科技公司依托于大數據技術,根據電力負荷特點及其影響因素,研發出負荷及電價預測產品,包括中長期預測及實時預測,預測準確率高達97%以上,售電公司利用好大數據這一預測利器,提前修煉好自己的負荷實時預測這一項內功,才能在未來的現貨交易中贏得勝利。
責任編輯:lixin
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