[发明专利]基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法

说明书

本发明公开了一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，整个方法以历史年份月度工业用电量为基础，首先，预测出当年1‑12月每月工业用电量，折算出每月工业用电量比例系数；然后，以当年全年交易总用电量为基准，结合每月比例系数，推算出每月总交易电量需求；最后，根据每月总交易电量需求、年度长协分月计划电量和月度集中竞价电量，得到每月月内交易需求。本发明从历史大工业用电数据出发，能够最大程度挖掘用电信息，提高预测准确率。

技术领域

本发明涉及一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，属于月度用电量预测技术领域。

背景技术

2015年3月，中共中央发布文件〔2015〕9号《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》，提出了建立相对独立的电力交易机构，形成公平规范的市场交易平台。此举标志着我国电力体制改革展开了新的历程，此后，全国各省相继出台电力交易相关文件，建立适应本省实际情况的电力交易机制。江苏省目前建立了集年度长协、年度挂牌、月度集中竞价和月内交易四种交易模式相结合的交易机制。其中，月内交易作为电量偏差调整的重要手段，是每月售电公司交易的重要环节，而准确地判断月内交易电量需求又对售电公司对于月内交易价格的预估起到重要作用。

由于交易数据的不完全公开性，在月内交易需求判定过程中，售电公司面临的一大挑战就是数据的缺乏。江苏电力市场中，市场交易电量类别包括大工业用电和一般工商业用电，其中，绝大部分用电为大工业用电；因此，预测每月全省大工业用电量，而后折算出每月的大工业用电占比，最后，结合市场全年交易电量、年度长协电量、月度集中竞价电量，可推算出每月月内市场化交易的电量需求。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，其能够从本质上实现更加精准的预测。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，整个方法以历史年份月度工业用电量为基础，首先，预测出当年1-12月每月工业用电量，折算出每月工业用电量比例系数；然后，以当年全年交易总用电量为基准，结合每月比例系数，推算出每月总交易电量需求；最后，根据每月总交易电量需求、年度长协分月计划电量和月度集中竞价电量，得到每月月内交易需求。

一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，整个方法包括如下步骤：

步骤一、预测当年1至12月每月工业用电量：获取历史n年月度工业用电量数据，记为，i＝1，2，...，n；j＝1，2，3，...，12；使用一次动平均法进行预测，则预测年份j月的用电量预测值Q_j等于历史n年一次动平均值，即

步骤二、折算每月工业用电量比例系数：计算历史n年每月大工业用电占总用电量的比例系数则j月的工业用电量比例系数为：

步骤三、预测年份月度用电需求：预测年份第j月的月度用电需求Q为交易中心每年公布的年度交易电量规模；

步骤四、预测年份月内交易需求：预测年份第j月的月内交易电量需求其中，Q_Cj为预测年份第j月的月度集中竞价电量，Q_Xj为预测年份第j月的年度长协分月计划电量；若Q_Yj为正值，表示月内交易电量需求为正，需要买入电量；若Q_Yj为负值，表示月内交易电量需求为负，需要出售电量。

一种基于月度工业用电量预测确定电力市场月内交易需求方法，所述步骤一和步骤二中的n为3，即取历史3年的月度工业用电量数据进行预测。

与现有技术相比，本发明从历史大工业用电数据出发，锁定电力交易市场中占比最大的用电数据，深入探索月度大工业用电数据逐月占比系数，能够最大程度挖掘电力市场用电信息，提高预测准确率。

附图说明