一种电力现货交易辅助决策系统模型的制作方法

1.本发明涉及电力现货市场交易的技术领域，尤其涉及一种电力现货交易辅助决策系统模型。


背景技术：

2.目前，随着国家电力改革的进程逐步加快，我国电力现货交易市场处于一个快速发展的阶段，随着交易规模的不断扩大，交易规则的不断完善、交易复杂程度的日益提高，市场主体间的竞争日趋激烈，同时也对电网的安全、可靠运行带来了巨大的挑战。这就使辅助服务问题越来越受到广泛的重视。如何辅助参与电力现货交易的市场主体快速制定最优策略，保障其预期收益，提高市场交易效率，具有重要的研究意义。


技术实现要素：

3.针对上述技术问题，本发明提供的一种电力现货交易辅助决策系统模型，以解决现有技术中存在的问题。
4.为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
5.本发明提供的一种电力现货交易辅助决策系统模型，包括数据处理系统、辅助决策系统与交易复盘模块；所述数据处理系统包括数据信息获取模块、分类整理模块、成本分析模块与数据预测模块，所述辅助决策系统包括中长期辅助决策单元与现货辅助决策模块。
6.优选的，所述成本分析模块根据机组运行参数、成本参数以及每种负载率情况下的度电煤耗数据，利用微观经济学方法、数值分析等方法计算得到机组的单位变动成本曲线f
unit
(q)、总变动成本曲线f
total
(q)、边际成本曲线f
bound
(q)。具体计算方法如下：
7.f
unit
(q)＝(c
mei
+c
other
)*(1+r
tax
)
8.f
total
(q)＝f
unit
(q)*q*(1-g(
·
))
9.f
bound
(q)＝f
total
(q)'
10.其中q为机组出力，r
tax
为税率，g(
·
)为综合用电率曲线。
11.优选的，所述中长期交易辅助决策单元包括双边协商交易模块、摘挂牌交易模块与集中竞价模块，其中，双边协商交易模块基于数据处理系统得到全市场机组出力典型曲线、日前价格典型曲线以及用户协商的合约数据，通过算法模型分析计算得到曲线建议价格，模型具体如下：
[0012][0013]
其中：pbi由发电方协商好的中长期基础价格，默认为288；全网日前价格典型曲线；wi全网竞价空间电量典型曲线；wi′
用户导入的双边合约；px要求解的曲线建议价格。
[0014]
优选的，所述摘挂牌交易模块包括：
[0015]
曲线优化模块，用于将中长期目标曲线与已有中长期差值做成合同，给出曲线以
及建议价；
[0016]
曲线转化模块，用于在曲线优化中的曲线卖不出去时，则将曲线转化成标准曲线(d1/d2/d3)进行分解，得到3种标准曲线各自的数量以及合理成交价；
[0017]
自定义曲线评价模块，用于将自定义曲线按照双边计算方法进行计算，但其数据范围不同，年、周、日现货价格典型曲线不完全一样，故所给建议价也不同。
[0018]
优选的，所述集中竞价模块包括效益优先模型、电量优先模型与分时段交易模型。
[0019]
优选的，所述现货辅助决策交易模块包括：
[0020]
用户自定义策略模型，用于用户导入其自定义策略然后辅助决策模块给出结算结果；
[0021]
基于成本分析策略模型，用于参考边际成本曲线进行多段报价，通过数据处理模块获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以日前结算收益最大化为目标，考虑机组边际成本约束、报价段约束、机组物理约束等条件，并采用cplex求解器对机组多段报价结果进行寻优，辅助发电侧完成机组多段报价；
[0022]
基于优化策略模型，通过数据处理系统获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以中长期和日前结算收益最大化为目标，通过运筹优化及博弈论等方法辅助发电侧在日前交易申报中完成机组多段报价，帮助发电厂商降低机组成本，提高收益。
[0023]
上述技术方案具有如下优点或者有益效果：
[0024]
1、从电力现货系统运行的角度出发，建立了一种电力交易辅助决策系统模型。该模型基于人工智能算法，对用户负荷、交易价格进行预测，结合模糊决策算法，为用户提供中长期交易策略及现货申报策略，辅助用户在现货交易中进行优化决策，规避风险，获取增量收益；并根据实际交易结果进行复盘,不仅有效减少人力劳动，还便于交易员对现货市场进行分析总结。
附图说明
[0025]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明及其特征、外形和优点将会变得更加明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
[0026]
图1是本发明实施例1提供的系统模型框架图；
[0027]
图2是本发明实施例1提供的现货辅助决策模块框架图；
[0028]
图3是本发明实施例1提供的数据预测模块流程图；
[0029]
图4是本发明实施例1提供的集中竞价模块框架图；
[0030]
图5是本发明实施例1提供的分时段交易模型框架图；
[0031]
图6是本发明实施例1提供的现货辅助决策模块流程图；
[0032]
图中：1、数据处理系统；11、数据信息获取模块；12、分类整理模块；13、成本分析模块；14、数据预测模块；2、辅助决策系统；21、中长期辅助决策单元；211、双边协商交易模块；212、摘挂牌交易模块；2121、曲线优化模块；2122、曲线转化模块；2123、自定义曲线评价模块；213、集中竞价模块；2131、分时段交易模型；2132、效益优先模型；2133、电量优先模型；22、现货辅助决策模块；221、用户自定义策略模型；222、基于成本分析策略模型；223、基于优化策略模型；3、交易复盘模块；
具体实施方式
[0033]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意的是，本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。
[0034]
应当理解的是，当在本说明书中如使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0035]
如出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等，其所指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0036]
如出现术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0037]
除非另有明确的规定和限定，如出现术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0038]
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行说明，显然所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对附图中提供的本发明实施例中的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
[0039]
实施例1：
[0040]
如图1所示，一种电力现货交易辅助决策系统模型，包括数据处理系统1、辅助决策系统2与交易复盘模块3；所述数据处理系统1包括数据信息获取模块11、分类整理模块12、成本分析模块13与数据预测模块14，所述辅助决策系统2包括中长期辅助决策单元21与现货辅助决策模块22，所述成本分析模块13根据机组运行参数、成本参数以及每种负载率情况下的度电煤耗数据，利用微观经济学方法、数值分析等方法计算得到机组的单位变动成本曲线f
unit
(q)、总变动成本曲线f
total
(q)、边际成本曲线f
bound
(q)。具体计算方法如下：
[0041]funit
(q)＝(c
mei
+c
other
)*(1+r
tax
)
[0042]ftotal
(q)＝f
unit
(q)*q*(1-g(
·
))
[0043]fbound
(q)＝f
total
(q)'
[0044]
其中q为机组出力，r
tax
为税率，g(
·
)为综合用电率曲线。
[0045]
所述中长期交易辅助决策单元包括双边协商交易模块211、摘挂牌交易模块212与集中竞价模块213，其中，双边协商交易模块211基于数据处理系统1得到全市场机组出力典型曲线、日前价格典型曲线以及用户协商的合约数据，通过算法模型分析计算得到曲线建议价格，模型具体如下：
[0046][0047]
其中：pbi由发电方协商好的中长期基础价格，默认为288；全网日前价格典型曲
线；wi全网竞价空间电量典型曲线；wi′
用户导入的双边合约；px要求解的曲线建议价格。
[0048]
所述摘挂牌交易模块212包括：
[0049]
曲线优化模块2121，用于将中长期目标曲线与已有中长期差值做成合同，给出曲线以及建议价；
[0050]
曲线转化模块2122，用于在曲线优化中的曲线卖不出去时，则将曲线转化成标准曲线(d1/d2/d3)进行分解，得到3种标准曲线各自的数量以及合理成交价；
[0051]
自定义曲线评价模块2123，用于将自定义曲线按照双边计算方法进行计算，但其数据范围不同，年、周、日现货价格典型曲线不完全一样，故所给建议价也不同。
[0052]
如图4、图5所示，所述集中竞价模块213包括效益优先模型2132、电量优先模型2133与分时段交易模型2131。
[0053]
如图6所示，所述现货辅助决策交易模块包括：
[0054]
用户自定义策略模型221，用于用户导入其自定义策略然后辅助决策模块给出结算结果；
[0055]
基于成本分析策略模型222，用于参考边际成本曲线进行多段报价，通过数据处理模块获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以日前结算收益最大化为目标，考虑机组边际成本约束、报价段约束、机组物理约束等条件，并采用cplex求解器对机组多段报价结果进行寻优，辅助发电侧完成机组多段报价
[0056]
基于优化策略模型223，通过数据处理系统1获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以中长期和日前结算收益最大化为目标，通过运筹优化及博弈论等方法辅助发电侧在日前交易申报中完成机组多段报价，帮助发电厂商降低机组成本，提高收益。
[0057]
实施例2：本发明提高的一种电力现货交易辅助决策系统模型中集中竞价模块213具体操作方式为：
[0058]
电量优先模式是结合数据处理模块所得数据、智能算法、博弈论方法在保证不超过最大负荷p
max
的情况下，选取不同数量的3种标准曲线，使得每度电平均价格最高。针对效益优先模式需要引入中长期目标曲线进行结算，使得用户的收益最大化。
[0059]
实施例3：本发明提高的一种电力现货交易辅助决策系统模型中交易复盘模块3具体操作方式为：交易复盘模块3是对辅助决策交易进行推演验证，如果没有通过验证，则对辅助决策模块以及数据预测功能模块进行修正，重新进行评估，由此形成一套完整的闭环分析系统，利于交易员对市场数据进行分析总结。。该模块根据用户需求分为用户导入策略评估和最优策略评估两种模式，主要区别在于用户是否导入其自定义的策略。
[0060]
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：包括数据处理系统(1)、辅助决策系统(2)与交易复盘模块(3)；所述数据处理系统(1)包括数据信息获取模块(11)、分类整理模块(12)、成本分析模块(13)与数据预测模块(14)，所述辅助决策系统(2)包括中长期辅助决策单元(21)与现货辅助决策模块(22)。2.根据权利要求1所述的一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：所述成本分析模块(13)根据机组运行参数、成本参数以及每种负载率情况下的度电煤耗数据，利用微观经济学方法、数值分析等方法计算得到机组的单位变动成本曲线f
unit
(q)、总变动成本曲线f
total
(q)、边际成本曲线f
bound
(q)，具体计算方法如下：f
unit
(q)＝(c
mei
+c
other
)*(1+r
tax
)f
total
(q)＝f
unit
(q)*q*(1-g(
·
))f
bound
(q)＝f
total
(q)'其中q为机组出力，r
tax
为税率，g(
·
)为综合用电率曲线。3.根据权利要求1所述的一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：所述中长期交易辅助决策单元包括双边协商交易模块(211)、摘挂牌交易模块(212)与集中竞价模块(213)，其中，双边协商交易模块(211)基于数据处理系统(1)得到全市场机组出力典型曲线、日前价格典型曲线以及用户协商的合约数据，通过算法模型分析计算得到曲线建议价格，模型具体如下：其中：pb
i
由发电方协商好的中长期基础价格，默认为288；全网日前价格典型曲线；w
i
全网竞价空间电量典型曲线；w
i
′
用户导入的双边合约；px要求解的曲线建议价格。4.根据权利要求3所述的一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：所述摘挂牌交易模块(212)包括：曲线优化模块(2121)，用于将中长期目标曲线与已有中长期差值做成合同，给出曲线以及建议价；曲线转化模块(2122)，用于在曲线优化中的曲线卖不出去时，则将曲线转化成标准曲线(d1/d2/d3)进行分解，得到3种标准曲线各自的数量以及合理成交价；自定义曲线评价模块(2123)，用于将自定义曲线按照双边计算方法进行计算，但其数据范围不同，年、周、日现货价格典型曲线不完全一样，故所给建议价也不同。5.根据权利要求3所述的一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：所述集中竞价模块(213)包括效益优先模型(2132)、电量优先模型(2133)与分时段交易模型(2131)。6.根据权利要求1所述的一种电力现货交易辅助决策系统模型，其特征在于：所述现货辅助决策交易模块包括：用户自定义策略模型(221)，用于用户导入其自定义策略然后辅助决策模块给出结算结果；基于成本分析策略模型(222)，用于参考边际成本曲线进行多段报价，通过数据处理模块获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以日前结算收益最大化为目标，考虑机组边际成本约束、报价段约束、机组物理约束等条件，并采用cplex求解器对机组多段报价结果进行寻优，辅助发电侧完成机组多段报价
基于优化策略模型(223)，用于通过数据处理系统(1)获取历史电价、全网负荷及日前电价预测数据的基础上以中长期和日前结算收益最大化为目标，通过运筹优化及博弈论等方法辅助发电侧在日前交易申报中完成机组多段报价，帮助发电厂商降低机组成本，提高收益。

技术总结
本发明提供了一种电力现货交易辅助决策系统模型，包括数据处理系统、辅助决策系统与交易复盘模块；所述数据处理系统包括数据信息获取模块、分类整理模块、成本分析模块与数据预测模块，所述辅助决策系统包括中长期辅助决策单元与现货辅助决策模块，本发明从电力现货系统运行的角度出发，建立了一种电力交易辅助决策系统模型。该模型基于人工智能算法，对用户负荷、交易价格进行预测，结合模糊决策算法，为用户提供中长期交易策略及现货申报策略，辅助用户在现货交易中进行优化决策，规避风险，获取增量收益；并根据实际交易结果进行复盘,不仅有效减少人力劳动，还便于交易员对现货市场进行分析总结。场进行分析总结。场进行分析总结。


技术研发人员：韩小琪 张少华 孙朝阳 周敏 施春华 王存 张嵘 李国清 魏昕 刘鹏 李政豫
受保护的技术使用者：中能智新科技产业发展有限公司
技术研发日：2021.11.25
技术公布日：2022/3/8