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  • 基于气象大数据与人工智能技术 提升电力交易决策效率和收益

    2022-11-30

    东电云网讯,东电云获悉,电力市场改革在新环境下加速推进

    中发9号文印发以来,本轮电力市场改革已经经历7年历程,第一批8个现货试点省份均已开展了连续结算运行。2021年以来,《国家发展改革委办公厅国家能源局综合司关于加快推进电力现货市场建设工作的通知》、《国家发展改革委关于进一步深化燃煤发电上网电价市场化改革的通知》、《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》、《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》等文件印发,明确第二批现货试点地区的市场建设进度,推动工商业用户进入市场,建设全国统一能源市场,健全多层次统一电力市场体系,鼓励新能源参与电力交易,从政策方面为电力市场改革按下加速键。

    2022年前三季度,我国可再生能源新增装机9036万千瓦,占全国新增发电装机的78.8%。截至2022年9月底,我国可再生能源发电装机达11.46亿千瓦。其中,水电装机4.06亿千瓦(含抽水蓄能0.43亿千瓦)、风电装机3.48亿千瓦、光伏发电装机3.58亿千瓦、生物质发电装机4060万千瓦。“双碳”目标下以新能源为主体的新型电力系统正在形成,并将深刻影响未来电力现货市场机制设计和市场运行。

    第一批和第二批现货试点中的大部分省份新能源装机容量超过20%,新能源发电量占比接近和超过10%。甘肃新能源装机容量甚至接近50%。可以预见,在“双碳”目标下,随着新能源装机容量增加,当前的市场交易机制和价格特性势必将发生变化。各市场主体应提前在规则解读、人员和技术储备等方面做好布局,以应对电力市场改革迅速推进下的市场风险。

    气象预报和新能源功率预测重要性凸显

    现货市场环境下,精准的气象数据预报在新能源功率预测、全网负荷预测以及省间交易等方面具有重要意义,最终能够有效指导售电公司和批发用户合理制定交易策略。

    新能源功率预测方面,气象的波动性和随机性是新能源场(站)出力波动的主要因素(如图1所示)。风电场发电功率与风速、空气密度等气象因素强相关,光伏电站发电功率与太阳辐照强度(太阳入射角度、云量等)、温度等气象因素强相关。准确的气象信息预测对于新能源功率预测至关重要。

    新能源场(站)功率与现货价格往往呈负相关关系(如图2所示)。电力系统供需实时平衡。在负荷水平一定时,新能源场(站)出力增加,火电需求减少,现货市场价格趋于降低。随着“双碳”目标下以新能源为主体的新型电力系统不断建设,新能源场(站)功率对现货价格影响愈发凸显。若能够提前1周甚至更长的时间维度对气象条件做出预报,并转化为新能源功率预测,市场主体能够主动、灵活地制定交易策略。

    电网负荷预测方面,一方面,全网负荷受气象因素影响。其中,温度是对全网负荷影响最大的气象因素,负荷水平与气温在夏季呈现正相关性,在冬季呈现负相关性。另一方面,在分布式光伏“自发自用、余量上网”的机制下,在温度一定时,由于分布式光伏的大发减少了用户对电网供电的需求,甚至分布式光伏向电网做功率反送,导致电网统调负荷水平下降(如图3所示)。电网负荷水平直接影响火电企业的发电容量供需,进而影响现货市场价格水平。由此,高精度气象预报对于预测电网负荷水平,进而预测现货市场价格水平至关重要。

    省间交易方面,市场主体制定省内交易策略时会充分权衡省内交易和省间交易的收益。当受入省夏季气温越高或冬季气温越低,电力供需越紧张,急需外受电力满足省内电力电量平衡时,省间价格相对相应送出省的省内市场价格将具备优势。此时,送出省的发电企业往往提高省内现货市场报价水平(甚至以现货市场报价上限进行申报),进而获得双重收益:既通过报价拉高了本省的现货市场出清价格,企业获得省内现货市场结算收益,又能以最大的发电容量参与省间市场空间,获取高额的省间市场收益。相反,若省间市场价格缺乏优势,送出省的发电企业往往压低省内现货市场报价,以充分参与省内市场。由此,省间现货市场开放期间,更大范围的高精度气象预报对于本省的现货市场价格预测至关重要。

    当前市场主体的痛点分析

    第一,市场主体普遍缺乏高精度气象预报和开展新能源功率预测的能力。一方面,市面常见的面向消费端的气象预报APP主要提供地面的城市级气象数据(如气温,风速,降水等),数据在空间上与新能源场(站)布点不匹配,数据在高度上与风力发电不匹配(如图4所示,地面风速与风机轮毂100米高空的风速差异巨大)。另一方面,新能源场(站)的地理位置信息不透明,利用通用气象数据开展新能源功率预测的难度进一步增加。

    第二,市场主体缺乏价格预测能力和基于数据驱动的辅助决策平台。现货市场价格既决定于负荷水平、新能源功率、负荷变动率等电网运行参数,也决定于发电侧和用户侧市场主体报价行为。可靠的现货市场价格预测,既需要强大的算法技术做支撑,又需要熟悉电网运行、具备交易能力的人才储备。售电公司和批发用户在短期内实现交易思路转变、完成人才和技术储备,比较困难。

    第三,市场主体在现货市场环境下面临巨大经营风险。简而言之,售电公司和批发用户的购电成本水平是对“量”和“价”权衡的结果:中长期市场方面,售电公司和批发用户需要至少提前1周预测各运行日的用电量和现货市场价格,以制定中长期市场交易策略;现货市场方面,售电公司和批发用户需要分析各结算时段日前市场价格和实时市场价格的相对水平,以制定现货市场申报策略。电量预测和市场价格预测均有较大的不确定性,市场主体在现货市场环境下面临巨大风险。

    基于数据驱动和AI的智能电力交易决策

    心知科技基于现有的气象与能源电力大数据和人工智能技术,开发了电力交易AI智能决策平台SenseTrade,并通过这个平台为客户提供了三个层次的服务和解决方案:数据DaaS和软件SaaS服务、交易策略TaaS服务以及能源管理EMaaS服务,以满足现货市场开启后发电、售电和用户迸发的电力交易预测与决策需求。

    心知电力交易AI智能决策平台SenseTrade以电力交易决策场景为核心,以提高交易决策质量、提升交易收益为目的,以提供丰富的辅助决策数据、分析工具以及交易建议为手段,为交易员提供面向现货交易和中长期交易的辅助决策数据与工具。该平台接入了心知科技基于气象与电力数据以及人工智能AI技术研发的新能源功率预测、现货价格预测、负荷预测等数据,以及各省电力交易中心公布的市场公开数据,还可接入客户自己的发电与用电负荷数据,为客户提供个性化的交易策略。

     

     

     


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