【技术实现步骤摘要】
售电公司用电权交易决策模型的构建方法及装置
[0001]本专利技术属于电力市场
，具体涉及一种售电公司用电权交易决策模型的构建方法及装置。
技术介绍
[0002]售电公司的偏差电量定义为售电公司代理用户实际用电量和代理用户合同电量的差值，而用户实际用电量受诸多如天气、供电网络情况、政策环境、经济状况等因素的影响持续波动以致偏离合同电量水平，偏离程度越远，售电公司面临的偏差考核风险越大。当偏差电量为正数时被称为正偏差电量，售电公司若想减少偏差考核电量及费用，平衡风险和收益，提升总利润，需要提前预测代理用户用电偏差，结合对未来现货市场的电价预测，统筹协调不同市场的电量分配决策。
[0003]目前针对售电公司考虑偏差电量，制定最优交易决策的研究模型主要围绕以下几个方面：考虑需求侧响应后的售电公司的最优决策模型；考虑售电公司之间联合预测用电偏差，并进行偏差电量互相转让的的售电公司最优决策模型；对比实时市场购电成本和储能电站电量交易成本后的售电公司最优决策模型；直接使用模型、算法规划售电公司最优竞价策略；考虑中长期市场和...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种售电公司用电权交易决策模型的构建方法，其特征在于，包括：获取售电公司已成交的中长期合约信息、预测代理用户的用电量信息，及根据市场规则计算得到的售电公司的月度净合约量上限；获取用电权转让市场中出让用电权的售电公司的挂牌信息；根据售电公司已成交的中长期合约信息、预测代理用户的用电量信息、月度净合约量上限及挂牌信息，计算标的月标的日的各个时段代理用户的用电偏差值，并计算标的月每个交易日的各个时段所有代理用户的偏差电量正负抵消之和；判断所述标的月是否存在偏差电量正负抵消之和大于零的时段，如果存在，则将处理后的电价数据输入预设的小波神经网络模型中，预测标的月标的日的各个时段的分时价格；根据所述分时价格以售电公司标的月利润最大化为目标构建目标函数，以正偏差电量平衡约束、售电公司月度净合约量约束为约束条件计算目标函数值；根据预设的二元决策变量及所述目标函数值输出售电公司用电权交易决策模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述售电公司已成交的中长期合约信息，包括：售电公司签订的多个中长期合约购电价格、购电量、标的月每个交易日的各个时段自定义用电分解曲线、已代理的多个用户的代理价格及代理电量；所述挂牌信息，包括：用电权转让市场中出让用电权的售电公司的挂牌价格、总挂牌电量及挂牌曲线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为其中，π为售电公司的利润，Q
代理，j
为代理用户j的代理电量，Q
中长期,购电,i
为中长期购电合同i购电量，和分别为单位代理价格和单位中长期合约购电价格，M为决策变量，Q
挂,d
为第d个售电公司用电权转让挂牌量，P
挂，d
为第d个售电公司用电权转让挂牌价格，Q
t，偏差，h
为标的月M标的日t时段h的总正偏差量，Q
挂,d,h
为第d个售电公司用电权转让曲线h时段的电量，P
t，现货价格预测，h
为预测的标的月M标的日t的h时段的现货价格。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述正偏差电量平衡约束为售电公司在标的月标的日总正偏差量小于等于现货市场购买的电量与在用电权转让市场购买的电量之和，其中，Q
t,正偏差,h
为预测标的月M标的日t时段h售电公司代理的所有用户的总正偏差用电量，Q
t,现货市场购买,h
、Q
t,用电权转让,h
分别为标的月M标的日t时段h为了满足所有代理用户的正偏差需
求在现货市场和用电权转让市场购买的电量；所述月度净合约量约束为售电公司标的日所在月份的月度净合约量小于等于市场规定的月度净合约量上限其中，M
days
表示标的日t所在的月份的天数，j为代理用户，m为代理用户总个数，0～23为一天24个时段，Q
月度上限
为售电公司的月度净合约量约束。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对电价数据处理，包括：对电价数据进行异常值剔除，包括：构建GESD检验统计量公式，其中，x
i
为N
rp
个数据x为N
rp
个数据的均值，σ为N
...
【专利技术属性】
技术研发人员：祁宏鹏，林喆，郑蓉，商云龙，胡云旺，秦丽娟，覃健荣，黄飞，
申请(专利权)人：广西电力交易中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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