[发明专利]基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置

说明书

本发明提供了一种基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置，涉及电力市场交易策略技术领域，该方法包括获取多个目标电力市场的电价特性数据和历史电价数据；根据预测电价特性数据构建预测电价序列，根据历史电价特性数据构建历史电价序列；通过相似性分析从该历史电价序列中查找与该预测电价序列相似的相似电价序列；根据该相似电价序列和该历史电价数据计算上述多个目标电力市场在目标时刻的交易电价；根据该交易电价计算用户在多个目标电力市场的最优购电组合。本发明实施例提供的基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置，可以预测电力市场的电价，提供多市场、多时段、多交易品种的交易策略，促进电力资源的优化配置。

技术领域

本发明涉及电力市场交易策略技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置。

背景技术

随着电力市场改革发展，交易品种与交易方式更加丰富，逐步形成了“多市场-多交易品种-多时段”的市场格局。在电力市场环境下，电价的剧烈波动会给电力市场成员带来巨大风险。电价的波动性使得越来越多的市场设计者和参与者认识到电价预测及其带来风险的重要性。

另外，当前的电力市场交易策略研究的是单一市场的购电问题，尚缺乏考虑多市场、多交易品种、多时段的交易策略，无法适应当前电力市场发展的需要。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置，可以预测电力市场的电价，提供多市场、多时段、多交易品种的交易策略，促进电力资源的优化配置。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的多元交易能源协调优化方法，包括：获取多个目标电力市场的电价特性数据和历史电价数据；该电价特性数据包括多个时刻的历史电价特性数据和目标时刻的预测电价特性数据；该电价特性数据包括：市场供求关系、上网竞价发电功率、用户负荷需求、燃料价格和物价指数；上述多个目标电力市场至少包括：日前市场、实时市场和远期合约市场；根据该预测电价特性数据构建预测电价序列，根据该历史电价特性数据构建历史电价序列；通过相似性分析从该历史电价序列中查找与该预测电价序列相似的相似电价序列；根据该相似电价序列和该历史电价数据计算上述多个目标电力市场在目标时刻的交易电价；根据该交易电价计算用户在多个目标电力市场的最优购电组合。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在上述根据该相似电价序列和该历史电价数据计算多个目标电力市场在目标时刻的交易电价的步骤之后，还包括：构建用户的购售电利润最大化的目标函数和约束条件；该目标函数和该约束条件用于结合该交易电价计算该用户在多个目标电力市场的最优购电组合。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，该约束条件包括购电量约束和最大风险约束。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，该最大风险约束满足以下公式：

式中，ω为购电组合，R(ω,t)为t时刻购电组合ω的风险值，Q_b(t)为t时刻的购电量，为t时刻的购电组合ω的风险价值，β为置信度，P_lost(t)为t时刻购电组合的损失，R_max为用户允许的最大风险值，P_s(t)为t时刻i电力市场的售电价格，P_β表示置信度为β下的电价，Pro表示购电组合损失价格的联合概率密度，ω_k(t)表示t时刻在第k个电力市场的购电组合，P_k(t)表示t时刻在第k个电力市场的购电价格。