电力现货市场背景下的发电企业营销支持系统建设

黄仁杰?黄书益

摘要：面对电力现货市场的机遇与挑战，建立营销支持系统，进一步提高电力营销广度与深度，并形成有效的交易策略。完成事前信息管理、事中现货支持以及事后统计分析等功能建设。建立相关现货支持模型，包括次日统调负荷统预测模型、区域网络潮流分析模型、网线阻塞数据模型、报价统计及分析模型等，为电力企业报价决策以及经营分析提供准确有效的工具。

关键词：电力现货市场；信息管理；营销支持；统计分析；报价决策

一、前言

为迎接南方电力现货市场挑战[1-2]，提升发电企业营销信息化管理水平和应对电力现货市场的竞争能力，提出本次升级项目的建设，以对各类市场、各类价格及可能的管制价格进行分析[3]，既有利于帮助下属各发电企业掌握最新的现货规则，核算电力营销收入，复盘交易策略，寻找价值增长空间，更有利于公司层面加强电力营销工作，提升竞价能力，发挥区域优势。从长期看，在我国电力体制改革培育和发展统一、开放、竞争、有序的市场体系形成后，有利于公司在电力现货市场中把握先机，确立在市场中的竞争优势，在保障社会福利最大化的同时，有利于国有资本保值增值，有利于提高国有经济竞争力。

二、营销支持系统建设背景

国家能源集团乐东电厂于2020年提出“智慧营销系统开发与应用”项目，并通过智慧营销系统开发与应用系统建设，开发电量、电价实时分析，成本管理与分析等技术，实现发電生产成本的预控与动态分析，提升竞价上网分析报价能力。但由于南方电力市场改革的不断推进[4]，初始的智慧营销系统已无法满足目前南方电力现货市场需求。在电力现货改革的挑战下，乐东电厂需建立面向现货市场的营销支持系统，进一步提高电力营销广度与深度，并形成有效的交易策略[5-6]。本系统将建立市场信息收集、天气信息收集、现货交易及中长期交易的事前统计分析及事后分析复盘等功能。该项目的目标是建立海南电力市场信息、交易数据、经营情况等信息的交互渠道。项目建成后可减轻电厂交易人员基础数据统计压力；提高市场数据收集及报送效率；实现现货相关数据传递畅通、报送及时准确、信息共享、管理协同。

三、营销支持系统平台建设构架

应充分考虑未来业务类型的拓展需求，在功能设计上尽量模块化、接口化[7]。根据业务类型，功能模块分为基础模块和业务模块。基础模块包含系统基础功能的管理，需求稳定性和时效性较高，如信息披露、现货结算等功能模块。预留业务模块开发接口，可根据后期业务需求的变化灵活、快速调整并新增功能内容。

（一）事前信息管理

现货市场事前信息管理平台包括日前信息统计、披露信息分析、历史报价分析以及次日统调负荷预测，其中日前信息统计又包含机组负荷信息、生产信息等，具体功能如下。

负荷及天气信息：每日负荷信息记录的存储，同时有自动统计天气信息，选择工作日、周六、周日、节假日的功能，便于筛选典型日的负荷情况。

生产信息统计：生产信息导入功能。

披露信息分析：披露信息的导入、转换成曲线、查询。

现货报价分布分析：报价分布图表转换成表格形式。

次日统调负荷统预测：建立次日每15分钟的统调负荷统预估模型及数据库。

（二）事中现货支持

智慧营销系统的事中现货支持模块包括成本数据支持、现货信息对比、区域网络潮流分析、网线阻塞分析等功能，具体如下：

成本数据支持：为现货交易提供实时成本数据。其中，燃料成本为库存数据加权平均值，根据当月采购计划月初估算加权平均值，并满足不定期来煤自动重新测算。

现货信息对比：支持同时查询多日信息对比分析功能。

区域网络潮流分析[8]：建立网线潮流鸟瞰图，提供电价（日前节点电价）显示和预警显示。

网线阻塞分析[9]：建立网线阻塞数据模型及数据库。

（三）事后统计分析

满足企业现货交易以及中长期交易的事后分析统计需求，包含现货电量分析、报价分析、中标电量电价分析、结算分析以及复盘分析报告等。

现货电量分析：建立日前与实时电量分析模型及数据库，实现日前市场及现货实时市场的电量分析功能。

报价统计及分析：建立报价统计及分析模型。

中标电量电价分析：建立现货中标及中长期对比分析模型及数据库实现中长期市场及现货市场的电量电价对比分析。

结算分析[10]：建立现货市场结算分析功能。

四、系统建设方案

（一）事前信息管理平台建设

事前信息管理实现披露信息分析的功能。由于目前电网披露信息存在于外网，与企业电力营销系统相隔离，由此需要实现披露信息的导入、转换成曲线、查询等主要功能。日前申报预测信息披露对比，及分析交易中心公布的不同时间点运行日基本面差异情况，辅助交易员挖掘基本面对节点价格和区域送电的影响规律。支撑电网设备信息（阻塞信息、输变电设备检修信息）、正负备用信息等可视化对比展示，帮助交易在策略的执行及复盘过程中提供数据分析支撑。

另外，需重点建立次日每15分钟的统调负荷系统预估模型及数据库。统调负荷预测是指预测运行日零时开始的每15分钟的统调负荷需求，每天共计96个点。

为实现次日96个点负荷预测，本系统将首先实现区域月度电量预测以及日度电量预测，进而根据次日96个点天气预测数据以及相关算法模型，实现次日15分钟的统调负荷预测。

通过有效的区域负荷特征选择以及数据预处理，并利用先进有效的数学模型对区域负荷中长期进行预测，具体为：通过搜集市场上的交易信息、气象信息、煤价指数、工业指数、宏观经济数据、居民生活指数和不同地区突发事件的量化数据，确定区域电量的特征参数，并利用相关数学模型建立电量预测模型，得到当月发电计划并对后续月份的区域电量进行预测分析，并且在月初对上月制定的月度滚动预测结果进行比较分析，得出偏差原因并修正模型各边界条件，达到修正模型的目的，经过多次迭代后，不断提高模型预测准确度，最终得到准确有效的区域电量预测模型。

根据上述模型，获得月度以及日度的统调负荷预测数据，并结合次日96个点天气预测数据，参考次日电量预测结果，结合特征参数（主要为次日天气数据）以及次日整体电量预测结果，得到分时分刻的电量预测结果。

（二）建立事中现货支持系统

智慧营销系统升级项目的事中现货支持模块包括成本数据支持、现货信息对比、区域网络潮流分析、网線阻塞分析等功能。本文重点介绍区域网络潮流与网线阻塞分析模型的建设思路。

建立网线潮流鸟瞰图，提供电价（日前节点电价）显示和预警显示。区域网络潮流功能建设方案如下：

1.采集获得区域电网的节点信息和节点线路信息，生成区域电网的电力潮流网络图。

2.根据节点信息和节点线路信息获取电力约束条件，将电力约束条件添加到电力潮流网络图中进行潮流计算，获取节点负荷和节点线路负荷的约束范围。

3.将市场约束条件添加到电力潮流网络图中，根据节点信息计算满足节点负荷和节点线路负荷的约束范围，以及各节点的电量需求，形成潮流图。

其中，节点包括电源节点和枢纽节点，节点信息包括电源节点的电力负荷信息和枢纽节点的电力负荷信息；节点线路为节点之间的连接线路，节点线路信息包括连接各个节点的节点线路潮流功率负荷信息。

电源节点的电力负荷信息包括电源节点的发电负荷上限和下限，枢纽节点的电力负荷信息包括枢纽节点的最大传输功率。潮流结果参数包括电源负荷参数、电源电价参数以及电源收入参数。区域网络潮流分析如图2所示。

另外，建立网线阻塞数据模型及数据库。本系统根据海南电网历史阻塞原因，包括机组检修、停机、线路检修等情况造成的阻塞，以及各地区用电量不平衡等，对历史存在的网线阻塞进行原因分析，并根据次日的用电需求、检修情况等进行案例匹配，对次日的网线阻塞情况进行预测。

（三）事后统计分析功能建设

满足企业现货交易以及中长期交易的事后分析统计需求，包含现货电量分析、报价分析、中标电量电价分析、结算分析以及复盘分析报告等。

系统支持日前报价以及实时报价统计分析功能，包括区域整体各区间报价的负荷分布、不同负荷段的报价分布、最高报价、最低报价以及平均报价（电量/负荷加权平均计算）、出清最高价格、出清最高价格时间点、出清最低价格、出清最低价格时间点、出清平均价格、机组出清最高价格、机组出清最低价格、机组出清平均价格、机组出清最高价格与市场出清最高价格差、机组出清最低价格与市场出清最低价格差、机组出清平均价格与市场出清均价价差等。

现货中标及中长期对比分析模型及数据库，实现中长期市场及现货市场的电量电价对比分析。电量包括各发电类型（煤电、气电及核电、新能源）的现货和中长期电量、电量占比；电价包括各类型发电板块的电价，即现货市场的日均电价及分时出清电价，以及中长期合同电价等不同时间维度以及品类维度的对比。

现货市场结算分析功能，根据交易中心发布的结算信息，对电厂上传的各项原始数据与下载的日清算单和月结算单进行对比、核对，对不一致的数据及时发现并反馈，实现上传与下载两套数据闭环管理，确保营销成果的兑现。

五、结语

面对电力现货市场的机遇与挑战，建立营销支持系统，可进一步提高电力营销广度与深度，并形成有效的交易策略。本系统的建设将对发电企业建立以下优势：

（一）建立现货市场事前信息管理平台，实现包括日前信息统计、披露信息分析、历史报价分析以及次日统调负荷预测，其中日前信息统计又包含机组负荷信息、生产信息以及天气信息统计，为发电企业提供事前现货数据支持。

（二）建立智慧营销系统的事中现货支持模块，实现实时成本数据支持、现货信息对比、区域网络潮流分析、网线阻塞分析等功能，为企业现货报价提供决策意见。

（三）完成事后统计分析功能模块建设，满足企业现货交易以及中长期交易的事后分析统计需求，实现企业市场交易后评价与分析，指导企业进一步的交易决策。

（四）建立相关现货支持模型，包括次日统调负荷统预测模型、区域网络潮流分析模型、网线阻塞数据模型、报价统计及分析模型等，为电力企业报价决策以及经营分析提供准确有效的工具。

参考文献

[1]霍爽，王鹏.大数据时代电力营销信息化建设研究[J].产业科技创新，2023，5（04）：34-36.

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[8]杨燕.基于深度神经网络的电力系统潮流分析快速算法及其应用研究[D].重庆：重庆大学，2021.

[9]杜璞良.基于输配协同的输电网阻塞管理关键技术研究[D].南京：东南大学，2022.

[10]胡健坤，陈志坚.电力现货市场实时前瞻优化结算机制研究[J].价格理论与实践， 2022（09）：173-177+208.

作者单位：国家能源集团乐东发电有限公司

责任编辑：张津平