售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统，包括：获取历史数据，并确定售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；根据历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；根据第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。本发明专利技术基于不同时间尺度负荷用电量需求，考虑了非传统电源和负荷的电量需求，为新形态配电网条件下售电公司参与不同时间尺度购电交易提供了准确的参考依据。

【技术实现步骤摘要】
售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统
本专利技术涉及售电交易
，尤其是涉及售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统。
技术介绍
随着电力系统规模的不断扩大，电网的结构和运行方式变得越来越复杂，有效提高和保证电力系统的安全可靠性、供电质量以及运行的经济性已成为电力系统发展的一个重要目标，用电量预测的重要性越来越突出。在配售电分离市场条件下，传统供电公司、发电公司以及社会资产企业等均可申请和投资成立售电公司，开展售电业务、附加增值服务以及社会普遍服务，但同时售电公司作为新的市场主体，可以参与不同时间尺度(年度、季度、月度)的电量交易，并独自承担由于供给侧和需求侧波动带来的市场风险。对于售电公司而言，如果购电量高于需求电量，将产生额外的购电成本并造成购电量的浪费；如果购电量少于需求电量，将造成用户停电，对用户的停电损失赔偿也会产生较大的经济成本，所以多时间尺度条件下的购电量预测将直接影响售电公司的经济效益。随着国家清洁能源政策的实施，未来配电网将接入大量分布式电源、电动汽车、电能替代为代表的新型负荷，呈现出新形态。分布式电源可为部分负荷供电，直接导致售电公司购电量减少。以电动汽车、电能替代等为代表的新型负荷激增，导致区域内用电量的变化趋势不同于传统配电网，以上新型负荷需要单独进行预测。随着输配电线路的改造和升级，配电网损耗呈现下降趋势，也将使售电公司购电量减少。以上要素将导致售电公司交易电量发生大幅变化，从而影响售电公司交易成本。目前，现有技术的方法通常适用于电网跨省区交易，对于小规模售电公司参与电量交易并不适用。对于大规模用电量交易，参与交易的区域较广，决策方法复杂，数据需求量大，不适合于小范围内配电网新形态条件下的售电公司参与竞价交易。综上所述，如何能在配电网新形态下，使售电公司具有一种精确度高、数据需求简单、灵活性强的多时间尺度电量交易决策方法成为亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统，基于不同时间尺度负荷用电量需求，考虑了非传统电源和负荷的电量需求，为新形态配电网条件下售电公司参与不同时间尺度购电交易提供了准确的参考依据。第一方面，本专利技术实施例提供了售电公司多时间尺度交易电量决策方法，包括：获取历史数据，并确定所述售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述时间尺度包括年度、月度和季度；所述第一用电量预测数据包括传统负荷年度用电量预测数据、传统负荷季度用电量预测数据和传统负荷月度用电量预测数据；所述第二用电量预测数据包括非传统负荷/设备年度用电量预测数据、非传统负荷/设备季度用电量预测数据和非传统负荷/设备月度用电量预测数据；所述长时间尺度竞价交易包括年度竞价交易，所述非长时间尺度竞价交易包括季度竞价交易和月度竞价交易。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据包括：利用平均增长率法对传统负荷的年度用电量进行预测得到所述传统负荷年度用电量预测数据；利用增量法对非传统负荷/设备年度用电量进行预测得到所述非传统负荷/设备年度用电量预测数据，其中，所述非传统负荷/设备包括分布式电源、电动汽车和电能替代负荷。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易包括：根据所述传统负荷年度用电量预测数据和所述非传统负荷/设备年度用电量预测数据参与所述年度用电量交易。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，还包括：利用线性二次移动平均模型对传统负荷的季度用电量进行预测得到所述传统负荷季度用电量预测数据；利用增量法对非传统负荷/设备的季度用电量进行预测得到所述非传统负荷/设备季度用电量预测数据。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易包括：根据所述传统负荷季度用电量预测数据和所述非传统负荷/设备季度用电量预测数据判断是否参加所述季度竞价交易。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，还包括：利用三次指数平滑预测法对传统负荷的月度用电量进行预测得到所述传统负荷月度用电量预测数据；利用增量法对非传统负荷/设备的月度用电量进行预测得到所述非传统负荷/设备月度用电量预测数据。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易还包括：根据所述传统负荷月度用电量预测数据和所述非传统负荷/设备月度用电量预测数据判断是否参与所述月度竞价交易。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述历史数据包括售电公司历史年/季/月购电量数据、分布式电源历史年/季/月发电量数据、电动汽车历史年/季/月用电量数据和电能替代历史年/季/月用电量数据。第二方面，本专利技术实施例提供了售电公司多时间尺度交易电量决策系统，包括：获取单元，用于获取历史数据，并确定所述售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；预测单元，用于根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；决策单元，用于根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。本专利技术提供了售电公司多时间尺度交易电量决策方法和系统，包括：获取历史数据，并确定售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；根据历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；根据第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。本专利技术基于不同时间尺度负荷用电量需求，考虑了非传统电源和负荷的电量需求，为新形态配电网条件下售电公司参与不同时间尺度购电交易提供了准确的参考依据。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种售电公司多时间尺度交易电量决策方法，其特征在于，包括：获取历史数据，并确定所述售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。

【技术特征摘要】
1.一种售电公司多时间尺度交易电量决策方法，其特征在于，包括：获取历史数据，并确定所述售电公司参与竞价交易的最长时间尺度；根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据；根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易，并判断是否需要参与非长时间尺度竞价交易，以得出用电量交易决策。2.根据权利要求1所述的售电公司多时间尺度交易电量决策方法，其特征在于，所述时间尺度包括年度、月度和季度；所述第一用电量预测数据包括传统负荷年度用电量预测数据、传统负荷季度用电量预测数据和传统负荷月度用电量预测数据；所述第二用电量预测数据包括非传统负荷/设备年度用电量预测数据、非传统负荷/设备季度用电量预测数据和非传统负荷/设备月度用电量预测数据；所述长时间尺度竞价交易包括年度竞价交易，所述非长时间尺度竞价交易包括季度竞价交易和月度竞价交易。3.根据权利要求2所述的售电公司多时间尺度交易电量决策方法，其特征在于，所述根据所述历史数据对传统负荷用电量进行预测得到第一用电量预测数据，并对非传统负荷/设备用电量进行预测得到第二用电量预测数据包括：利用平均增长率法对传统负荷的年度用电量进行预测得到所述传统负荷年度用电量预测数据；利用增量法对非传统负荷/设备年度用电量进行预测得到所述非传统负荷/设备年度用电量预测数据，其中，所述非传统负荷/设备包括分布式电源、电动汽车和电能替代负荷。4.根据权利要求2所述的售电公司多时间尺度交易电量决策方法，其特征在于，所述根据所述第一用电量预测数据和第二用电量预测数据参与所述最长时间尺度的长时间尺度竞价交易包括：根据所述传统负荷年度用电量预测数据和所述非传统负荷/设备年度用电量预测数据参与所述年度用电量交易。5.根据权利要求3所述的售电公司多时间尺度...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蕾，史述红，李竹，高春成，袁明珠，刘永辉，方印，王海宁，王清波，承林，张倩，汪涛，代勇，王春艳，张琳，习培玉，吕文涛，刘杰，刘冬，袁晓鹏，吴雨健，吕俊良，李瑞肖，万舒路，董武军，李守保，陶力，赵显，谭翔，
申请(专利权)人：北京科东电力控制系统有限责任公司，北京电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11