用于新能源电力交易的辅助决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了用于新能源电力交易的辅助决策方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取用户的用电需求信息，各新能源发电站的历史供电数据；根据各新能源发电站的气象预测信息，获得预测发电量，根据预测发电量及电价预测模型，确定预测电价，将预测发电量和预测电价作为供电预测数据；基于历史供电数据和供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库；基于供电特征数据库，构建电力交易决策寻优模型，结合用电需求信息，获得最优电力交易决策。本发明专利技术解决了现有技术中新能源电力交易的辅助决策方案的适配度低的技术问题，达到了提高新能源电力交易的辅助决策方案的适配度的技术效果。案的适配度的技术效果。案的适配度的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
用于新能源电力交易的辅助决策方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及用于新能源电力交易的辅助决策方法及系统。

技术介绍

[0002]新能源电力交易特指以绿色电力产品为标的物的电力中长期交易，用以满足电力用户购买、消费绿色电力需求，并提供相应的绿色电力消费认证。能够反映绿色电力的环境价值，增强绿电在电力市场中的竞争力，满足用户从源头购买绿电的诉求，引导全社会主动消费绿色电力。但目前的新能源电力交易决策方案输出时间长，且由于选择的交易方案的适配度低，导致用电成本高，供电稳定性差的问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供了用于新能源电力交易的辅助决策方法及系统，用于解决现有技术中新能源电力交易的辅助决策方案的适配度低的技术问题。
[0004]本申请的第一个方面，提供了用于新能源电力交易的辅助决策方法，所述方法包括：获取用户的用电需求信息，包括需求用电量和需求用电时段；获取各新能源发电站的历史供电数据，所述历史供电数据包括多个历史供电价格和历史供电量，且所述历史供电量和历史供电价格均带有时间标识；基于所述需求用电时段，获取所述各新能源发电站的气象预测信息，并基于所述气象预测信息，进行发电量预测，获得预测发电量；根据所述预测发电量及电价预测模型，确定预测电价，将所述预测发电量和所述预测电价作为供电预测数据，且所述预测发电量和所述预测电价均带有时间标识；基于所述历史供电数据和所述供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库，所述供电特征数据库包括所述各新能源电站的供电量稳定性和供电价格稳定性；基于所述供电特征数据库，构建适应度函数，基于所述适应度函数，构建电力交易决策寻优模型；基于所述电力交易决策寻优模型和所述用电需求信息，获得最优电力交易决策。
[0005]本申请的第二个方面，提供了用于新能源电力交易的辅助决策系统，所述系统包括：用电需求信息获取模块，所述用电需求信息获取模块用于获取用户的用电需求信息，包括需求用电量和需求用电时段；历史供电数据获取模块，所述历史供电数据获取模块用于获取各新能源发电站的历史供电数据，所述历史供电数据包括多个历史供电价格和历史供电量，且所述历史供电量和历史供电价格均带有时间标识；预测发电量获取模块，所述预测发电量获取模块用于基于所述需求用电时段，获取所述各新能源发电站的气象预测信息，并基于所述气象预测信息，进行发电量预测，获得预测发电量；供电预测数据获取模块，所述供电预测数据获取模块用于根据所述预测发电量及电价预测模型，确定预测电价，将所述预测发电量和所述预测电价作为供电预测数据，且所述预测发电量和所述预测电价均带有时间标识；供电特征数据库构建模块，所述供电特征数据库构建模块用于基于所述历史供电数据和所述供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库，所述供电特征数
据库包括所述各新能源电站的供电量稳定性和供电价格稳定性；交易决策寻优模型构建模块，所述交易决策寻优模型构建模块用于基于所述供电特征数据库，构建适应度函数，基于所述适应度函数，构建电力交易决策寻优模型；最优电力交易决策获取模块，所述最优电力交易决策获取模块用于基于所述电力交易决策寻优模型和所述用电需求信息，获得最优电力交易决策。
[0006]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0007]本申请提供的用于新能源电力交易的辅助决策方法，涉及数据处理
，通过获取用户的用电需求信息，各新能源发电站的历史供电数据；根据各新能源发电站的气象预测信息，获得预测发电量，根据预测发电量及电价预测模型，确定预测电价，将预测发电量和预测电价作为供电预测数据；基于历史供电数据和供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库；基于供电特征数据库，构建电力交易决策寻优模型，结合用电需求信息，获得最优电力交易决策，解决了现有技术中新能源电力交易的辅助决策方案的适配度低的技术问题，实现了通过提高新能源电力交易的辅助决策方案的适配度，进而提高新能源电力交易质量，降低交易成本的技术效果。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0009]图1为本申请实施例提供的用于新能源电力交易的辅助决策方法流程示意图；
[0010]图2为本申请实施例提供的用于新能源电力交易的辅助决策方法中构建供电特征数据库的流程示意图；
[0011]图3为本申请实施例提供的用于新能源电力交易的辅助决策方法中获得最优电力交易决策的流程示意图；
[0012]图4为本申请实施例提供的用于新能源电力交易的辅助决策系统结构示意图。
[0013]附图标记说明：用电需求信息获取模块11，历史供电数据获取模块12，预测发电量获取模块13，供电预测数据获取模块14，供电特征数据库构建模块15，交易决策寻优模型构建模块16，最优电力交易决策获取模块17。
具体实施方式
[0014]本申请提供了用于新能源电力交易的辅助决策方法，用于解决现有技术中新能源电力交易的辅助决策方案的适配度低的技术问题。
[0015]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0016]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用
的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0017]实施例一
[0018]如图1所示，本申请提供了用于新能源电力交易的辅助决策方法，所述方法包括：
[0019]S100：获取用户的用电需求信息，包括需求用电量和需求用电时段；
[0020]具体的，获取用户的用电需求信息，所述用户就是指当前需要进行新能源电力交易的目标用户，是直接从能源企业购买绿电的单位，可以是批量从能源企业批发大量绿电的售电公司，也可以是因自身电力消耗大而直接找发电企业购电的电力用户。通过了解目标用户的用电需求信息，可以得知目标用户未来的用电时段需求，以及每个用电时段所需的用电量，所述需求用电量和需求用电时段可以作为后续进行电力决策方案选择的基础数据。
[0021]S200：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于新能源电力交易的辅助决策方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的用电需求信息，包括需求用电量和需求用电时段；获取各新能源发电站的历史供电数据，所述历史供电数据包括多个历史供电价格和历史供电量，且所述历史供电量和历史供电价格均带有时间标识；基于所述需求用电时段，获取所述各新能源发电站的气象预测信息，并基于所述气象预测信息，进行发电量预测，获得预测发电量；根据所述预测发电量及电价预测模型，确定预测电价，将所述预测发电量和所述预测电价作为供电预测数据，且所述预测发电量和所述预测电价均带有时间标识；基于所述历史供电数据和所述供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库，所述供电特征数据库包括所述各新能源电站的供电量稳定性和供电价格稳定性；基于所述供电特征数据库，构建适应度函数，基于所述适应度函数，构建电力交易决策寻优模型；基于所述电力交易决策寻优模型和所述用电需求信息，获得最优电力交易决策。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各新能源发电站的气象预测数据，结合所述需求用电时段，进行发电量预测，获得预测发电量，包括：获取所述各新能源发电站的地理位置信息；基于所述地理位置信息，结合所述需求用电时段，获取各新能源发电站的气象预测信息；将所述气象预测信息输入电力转换预测模型，得到所述预测发电量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测发电量及时间序列模型，确定预测电价，包括：基于所述各新能源发电站的发电类型，获取电价影响因素；获取所述各新能源发电站的历史电价数据，以及对应的历史发电量数据；将所述历史发电量数据按照发电量大小划分为多个发电量范围；基于所述多个发电量范围，分别计算不同发电量范围内所述电价影响因素对电价的影响程度，并基于所述影响程度为不同发电量范围内的所述电价影响因素分配相应的权重，获得所述影响因素权重；基于所述多个发电量范围、所述电价影响因素、所述影响因素权重与所述历史电价数据之间的对应关系，构建所述电价预测模型；将所述预测发电量输入所述电价预测模型，获取所述预测电价。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史供电数据和供电预测数据，进行供电特征分析，构建供电特征数据库，包括：基于所述历史供电数据，获得所述历史供电量和所述历史供电价格；基于所述供电预测数据，获得所述预测发电量和所述预测电价；基于所述历史供电量和所述预测发电量，进行供电量特征分析，获取所述供电量稳定性，所述供电量稳定性具有时间标识；基于所述历史供电价格和所述预测电价，进行供电价格特征分析，获得所述供电价格稳定性，所述供电价格稳定性具有时间标识；基于所述供电量稳定性和所述供电价格稳定性，构建所述供电特征数据库。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适应度函数公式如下：Q＝k1(λ1+λ2+
…
+λ
m
)+k2(μ1+μ2+
…
+μ
m
)+S1+S2+
…

【专利技术属性】
技术研发人员：许傲然，高阳，钟丹田，谷彩连，冷雪敏，衣丽葵，赵毅，王刚，那正，
申请(专利权)人：沈阳工程学院，
类型：发明
国别省市：