CN110047018A - 一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法 - Google Patents

一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法 Download PDF

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彭雪莹
刘镂志
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Abstract

本发明公开一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，步骤包括：S1.获取风力预测误差与预测时间尺度的关系数据，计算北欧电力市场运行结构下风电商在电力平衡市场中的成本；S2.分析预测误差、预测时间尺度和风电商在电力平衡市场中成本之间的内在关联，设计电力平衡市场期权交易模式，并建立风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型；S3.将电力市场期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使得风电商在电力平衡市场中成本降低。本发明提供一种实现方法简单、能够规避短期市场风险和促进电力资源的高效利用的方法，该方法能够有效降低风电商在电力平衡市场中的风险成本。

Description

一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法
技术领域
本发明涉及新能源电力系统技术领域，尤其涉及一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法。
背景技术
电能即发即用，无法大量存储的特性使得电力现货市场交易存在较大风险。在新能源大量接入系统之前，发电商面临的风险主要来自电力价格波动，该风险可在电力金融市场通过期货合同、远期合同、差价合同及期权加以管理，交易跨度包含日、周、季、年等。随着风电等新能源大量渗透，其出力不确定性是发电商面临的又一大风险。风电出力预测偏差将在平衡市场(Regulating Market)产生较高费用，并占用大量的备用资源。
系统的平衡调节问题曾多被视为辅助服务的一种进行研究，已有学者在电能交易中心/系统独立调度员(PX/ISO)市场模式的基础上，提出调峰权概念以解决火电机组下调峰困难的问题。后有学者提出辅助服务的两部制价格体系，即容量价格和电量价格两部分；机组在辅助市场竞标成功后无论该服务是否被调用，均能收到容量价格，提供相应服务后还可收到对应的电量价格。以上辅助服务取得了较好效果，使得运营商运行成本得以降低，然而对于风电商在电力平衡市场中的平衡调节研究几乎没有。
期权是金融市场中重要的风险管理工具之一，广泛应用于远期市场的风险规避且取得良好风险规避效果。此外，相关数据表明在实际运行前24小时内，风电预测不确定性将从15％降至4％。根据上述期权、风电出力特征和风电商在平衡市场成本较高的现象，寻求一种以小时为时间尺度的期权辅助服务模型对降低风电商在电力平衡市场中成本具有重要意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、能够规避短期市场风险和促进电力资源的高效利用的方法，该方法能够有效降低风电商在电力平衡市场中的成本。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，步骤包括：
S1.获取风力预测误差与预测时间尺度的关系数据，计算北欧电力市场运行结构下风电商在电力平衡市场中的成本；
S2.分析预测误差、预测时间尺度和风电商在电力平衡市场中成本之间的内在关联，设计电力平衡市场期权交易模式，并建立风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型；
S3.将电力市场期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使风电商在电力平衡市场中成本降低。
作为本发明的进一步改进：所述步骤S2中风力预测误差与预测时间尺度的关系特征，探索将期权交易模式应用电力平衡市场。此外，根据风电出力预测偏差特性和北欧电能现货交易模式，选择将平衡调节市场期权跨度设计在日或更短时段内，并建立风电商电力平衡市场期权交易模型。
作为本发明的进一步改进：在平衡市场投标容量公布之后1小时内，风电商可根据日前预测信息购买一定数量的向上调节权/向下调节权支付相应的权利金。在日前风电出力期望值(申报出力)在日前市场竞标且总能成功出清前提下约定价格机制：
其中，为下调执行价格，上调执行价格，为现货价格。
作为本发明的进一步改进：所述步骤S2中风电商电力平衡市场期权交易模型中日前风险决策子模型由超发损失f1,t、欠发损失f2,t和调节权购买成本f3,t构成。
其中，Po,t为单份调节权对应的调节容量，P'w,t为日前信息预测的风电出力，为日前申报出力，λo,t为单位容量权利金价格，Vt UP、Vt DP分别为日平衡市场向上、向下的竞标容量，分别为实时市场向上、向下调节价格。
作为本发明的进一步改进：根据权力要求4和5所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：所述所述步骤S2中风电商电力平衡市场期权交易模型中日内优化决策子模型由超发收益和欠发成本构成。
(1)超发收益
a.
b.
(2)欠发成本
a.
b.
其中，分别为实际向下、向上兑换的发电权，P”w,t为日内信息风机预测出力。
作为本发明的进一步改进：将风电出力及实时平衡价格的随机性因素在平衡市场期权交易模型进行考虑。
其中，εt为t运行时段的风电预测误差
其中，V表示竞标容量；当V是上调节竞标容量时，乘子1V＞0＝1,1V＜0＝0；当V是下调节竞标容量时，乘子1V＞0＝0,1V＜0＝1。参数σ0、α、β、γ及δ可通过历史数据估计得到。η和μ为预测误差项，由历史误差数据进行分布拟合得到。
作为本发明的进一步改进：所述步骤S3中将上述期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使得风电商在电力平衡市场中成本得以降低。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1)本发明针对风电商在电力平衡市场中因风电出力预测误差导致的风险成本较高，通过分析风电接入对电力平衡市场的影响、风电出力预测误差与预测时间尺度的关系以及风电预测误差与风险成本的关系，探索并设计电力平衡市场短期交易跨度期权交易模式。相比于传统交易跨度包含日、周、季、年，短期以时或更短的交易跨度更能规避风电商在电力平衡市场中的风险，从而降低风电商成本。
2)本发明精确对电力平衡市场短期交易跨度期权交易模式进行建模，模型包含日前风险决策模型和日内优化决策模型两部分。日前风险决策模型对日前决策进行了建模，由超发损失f1,t、欠发损失f2,t和调节权购买成本f3,t构成，并以三者之和最小为优化目标函数；日内优化决策模型对日内决策进行了建模，由超发收益It和欠发成本Ct构成，并以两者构成优化目标函数。
3)本发明将所建电力平衡市场短期交易跨度期权交易模型应用于北欧电力市场，通过对日前和日内决策模型优化，当风电日前申报与实际出力偏差较大，且实时调节价格与日前现货价格价差较高时段，可以有效果降低风电商在电力平衡市场中的成本，提高风电商的竞争力，从而一定程度上提高新能源的市场竞争力。
附图说明
图1是本实施例中降低风电商在电力平衡市场中成本的实现流程示意图。
图2是本实施例中日前、日内风电随机出力预测值范围示意图。
图3是本实施例中北欧电力市场运行结构和平衡市场期权交易时序示意图。
图4是本实施例中风电商平衡市场期权交易决策流程示意图。
图5是本发明具体实时例中实时调节价格较日前现货价格涨跌幅比例区间频数统计示意图。
图6是本发明具体实时例中风电随机出力和调节价格预测值范围示意图。
图7是本发明具体实时例中日前风险决策期权购买份额示意图。
图8是本发明具体实时例中日前决策风电出力允许值示意图。
图9是本发明具体实时例中日内决策目标与权利金占比k及置信水平α关系示意图。
图10是本发明具体实时例中期权交易模型在实际场景中的应用效果示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图1所示，本实施例降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，步骤包括：
S1.获取风力预测误差与预测时间尺度的关系数据，计算北欧电力市场运行结构下风电商在电力平衡市场中的成本；
S2.分析预测误差、预测时间尺度和风电商在电力平衡市场中成本之间的内在关联，设计电力平衡市场期权交易模式，并建立风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型；
S3.将电力市场期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使风电商在电力平衡市场中成本降低。
本实施例中，随着风电等新能源大量渗透，其出力不确定性是发电商面临的又一大风险。风电出力预测偏差将在平衡市场(Regulating Market)产生较高费用，并占用大量的备用资源。期权是金融市场中重要的风险管理工具之一，广泛应用于远期市场的风险规避且取得良好风险规避效果。相关数据表明相比于日前预测，日内风电预测的不确定性将明显降低如图2所示，因为风电预测不确定性是引起风电商在平衡市场中成本的主要原因，所以平衡调节市场期权跨度应设计在日以内或更短。在北欧电力市场的基础上探索了平衡调节市场的期权交易结构，并建立了风电商平衡市场期权交易风险决策模型，以优化风电商在平衡市场的交易风险。
本实施例中，步骤S2基于上述分析预测误差、预测时间尺度和风电商在电力平衡市场中成本之间的内在关联，以及北欧电力市场运行结构如图3(a)所示和北欧平衡市场电价，设计了电力平衡市场期权交易模式如图3(b)所示。
电力市场中的竞争主要通过集中的电能现货交易来实现，这种现货交易通过日前市场(Day-ahead Market)和实时市场完成。一般情况下，风电商在日前市场出售风电出力期望值，在实时市场向电网调度员购/售实际出力与预测出力的差额部分，而此部分电量价格(平衡电价)与日前交易的电价(现货电价)是不同的，因此风电出力的预测精准程度将直接影响风电商在平衡市场的成本。
北欧平衡市场电价由日前现货市场价格以及系统平衡情况决定。对于发电平衡主体(Production Balance Responsibles,PBR)采用双重价格结算机制(Two PriceSettlement)，具体结算方法如下：
表1北欧不平衡电能双重价格结算机制
目前北欧地区PBR产生的不平衡电量仅可与电网调度员交易。通常表1中所描述价格满足超发得到的平衡市场电能价格不高于现货价格欠发支付的平衡市场价格不低于现货价格当系统处于相对平衡状态时取等号。相比将偏差量相同的电量在日前市场进行交易，PBR在平衡市场将承担售电收益降低及购电成本增加的风险。
根据更新的风电出力信息，借助期权交易可降低因风电出力偏差引起的平衡成本，对风电商平衡市场期权交易作如下设计：
(1)在平衡市场投标容量公布之后1小时内，风电商可根据日前预测信息购买一定数量的平衡期权，支付相应的权利金，并约定期权执行价格。假设约定的向上、向下平衡执行价格均为日前现货价格；
(2)为使期权卖方在平衡期权和日内市场组合收益最大化，在日内市场关闭之前释放因风电日前和时前预测误差而被多锁定的调节资源，风电商需在实际运行小时至少1小时前确定最终执行的平衡期权数量，期权卖方在实际运行小时兑现期权对应的平衡电量。
本实施例中，步骤S2建立了风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型，模型包含日前风险决策模型和日内优化决策模型两部分，首先为便于所建模型分析计算，做出以下假设：
(1)在风电高渗透率情况下，风电出力偏差方向总与系统偏差方向相同，且系统只有电力缺额与盈余两种状态。(实际情况下系统可能处于电力相对平衡状态，此时平衡市场实时平衡价格与现货价格相等)；
(2)为消纳新能源，风电商以日前风电出力期望值在日前市场竞标且总能成功出清；
(3)期权执行价格设定为日前现货价格期权执行价格对风电商在平衡市场成本与收益的影响转移至期权权利金λo,t考虑；
(4)显然，风电商若期望通过期权交易降低其在实时平衡市场的成本，则期权权利金占期权执行价格比例不应高于实时平衡价格较日前价格的涨幅、跌幅。
本实施例中，步骤S2所建模型中日前风险决策子模型中，希望风电商期望在日前市场通过精准决策，使初次购买的发电权完全兑换时就能恰好解决出力偏差问题。即在日前市场风电商损失函数构造中默认所购调峰权全部兑换，可构造风电商日前市场损失函数如下：
(1)超发损失
当风电日前申报出力低于基于日前信息预测的风电随机出力P'w,t时，若所购向下调节权对应调节容量不足以弥补出力偏差则需要在实时市场以比期权执行价格更低的实时向下调节价格出售偏差电量。由于实际调节价格仅在实时调节市场出清，因此日前决策模型中的调节价格基于日前市场投标信息预测得到。
将因期权购买决策失误引起的超发收益减少记为超发损失：
(2)欠发损失
当风电日前申报出力高于预测随机出力时，类似的将因期权购买决策失误引起的欠发成本增量记为欠发损失：
其中，为所购向上调节权份数，为向上调节期权执行价格，为实时市场向上调节价格。
(3)调节权购买成本
其中，Po,t为单份调节权对应的调节容量，λo,t为单位容量权利金价格。
由于日前决策并不进行实际交易容量兑换，因此在构造成本函数时不考虑所购发电权对应的容量费用成本。
综上，风电商日前投标策略模型可表示为：
其中，式(5)表示日前可购买期权对应的调节容量不高于当日平衡市场的竞标容量。
本实施例中，步骤S2所建模型中日内风险决策子模型中，风电商在实际运行小时前1小时的日内市场依据超短期风电出力随机量P”w,t进行调节权兑换，可兑换的调节权M不高于日前市场所购份数N。显然，当日内投标决策做出后，风电商在实时平衡市场应承担的成本预估便同时确定。可构造风电商日内决策模型如下：
(1)超发收益
此部分损失应考虑以下2种情况：
a.
该情况下实际兑换的发电权对应容量足以平衡风电日前申报出力与基于日内信息预测的风电随机出力P”w,t的误差，但存在多购买的调节权成本。对于调节权超出实际调节部分的电量需在在实时市场平衡。同样，由于实际调节价格仅在实时调节市场出清，因此日内决策模型中的调节价格仍基于日前市场投标信息预测得到。
决策收益：
b.
该情况下由于决策者失误，所兑调节权无法包含所有超发电量，缺额部分需以较低价格在实时市场出售平衡。
决策收益：
(2)欠发成本
同样，此部分损失应考虑以下2种情况：
a.
该情况下实际兑换的发电权对应容量足以平衡风电出力误差，但存在多购买的调节权成本。调节权超出实际调节部分的电量在实时市场平衡。
欠发成本：
b.
该情况下由于决策者失误，所兑调节权无法包含所有欠发电量，缺额部分需以较高价格在实时市场购买平衡。
欠发成本：
综上，风电商日内优化策略模型可表示为：
本实施例中，上述步骤S2所建立两个子模型的各自计算与相互配合满足风电商平衡市场期权交易决策流程，如图4所示。
在具体应用实例中，步骤S3将电力市场期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，并将风电出力及实时平衡价格的随机性因素在平衡市场期权交易模型进行考虑。所提风电商投标策略模型需要风电商依据掌握的数据信息对风电出力以及平衡市场价格进行预测。由于在日前现货市场投标前Nord Pool已公布第二日风电出力期望值，因此风电出力随机量可依据该预测值加上预测误差得到，可表示如下：
其中，εt为t运行时段的风电预测误差。通过历史数据，可对24个运行时段的日前与日内预测误差进行高斯分布拟合。
实时平衡价格可采用如下公式进行预测：
其中，V表示竞标容量；当V是上调节竞标容量时，乘子1V＞0＝1,1V＜0＝0；当V是下调节竞标容量时，乘子1V＞0＝0,1V＜0＝1。参数σ0、α、β、γ及δ可通过历史数据估计得到。η和μ为预测误差项，由历史误差数据进行分布拟合得到。
在具体应用实例中，首先从Nord Pool获取丹麦DK1区历史数据并整理如表2所示。数据涵盖2017年1月1日0时至2017年8月2日24时的小时级运行与交易数据，以此数据建立对相关预测模型参数估计如表3所示，对2017年8月3日进行风电商平衡市场交易进行优化。
表2各时段风电日前预测误差参数ε(归一化)
表3平衡价格预测参数
通过对历史实时价格分析如图4所示，权利金暂取k＝5％；单份调节权对应的调节容量取Po,t＝10MW。
在具体应用实例中，日前决策首先根据日前运行与投标数据可得日前参数预测值范围如图2所示，随着风电预测时间尺度的增加，其出力不确定性大幅增加，表现在风电随机出力的预测值上下包络线偏离日前申报出力曲线越明显如图6所示。其次根据各置信度下日前风险决策期权购买份额如图7所示，置信水平表明决策者对风险的认知程度，置信水平越高，决策者的风险规避程度越高。可以看出，随着置信水平的增加，风电商倾向购买更多的调节期权，以锁定平衡市场交易价格。由于期权购买份额受平衡市场投标容量约束，上调节权购买份数在10时后基本达到投标容量上限。此外，因风电不确定性随预测时间尺度增大而增大，各时段调节期权购买份额呈现各时段逐渐增多趋势。
日前风险决策后的风电出力允许范围如图8所示。置信度越高，决策后允许的风电出力波动裕度越大，但受上调节投标容量限制，风电出力允许下限未呈现明显变化。若实际风电出力超出允许范围，则超出部分必须按实时价格进行平衡结算。有且仅有日内实际兑换期权份额对应容量可享受较优惠的平衡期权执行价格。
表4表明，在权利金费用比例k＝5％的情况下，日前目标以权利金费用占主导因素。随置信水平增加，购买期权份额越多，调节期权权利金费用增加，但决策风险随之减小。但因系统上调容量限制，未能做出最优的上调节日前购买决策；随着决策者风险意识水平(置信水平)的提高，欠发风险损失也随之增大。
表4日前调节权交易决策结果 单位：€
在具体应用实例中，日内决策如表5所示，随着置信水平的增加，调节权购买成本增加，超发售电收入增加，而欠发购电成本降低。但由于调节权成本的增幅超过超发收入增幅与欠发成本降幅，随着置信水平的增加，超发净收入降低，而欠发总成本增加。针对该结果，风电商可考虑与期权提供方协商降低权利金单价，以获得更多利益。此外，与无期权方法(即对于日前申报出力与实际可能随机出力的偏差，采用日前预测的实时市场可能价格直接结算)相比，所提期权交易模型在日前置信水平取0.8与0.85的情况下仍可实现较优化的超发收入与欠发成本。
表5日内决策平衡市场收支结果(基于日前、日内预测数据) 单位：€
除日前置信水平α外，期权权利金占比k也是影响风电商在平衡市场期权交易决策的重要影响因素。日内决策目标随权利金占比k及置信水平α的关系如图9所示。可以看出在部分α和k取值下，所提模型在超发收入方面优于表5中的无期权情况(€37276.85)；在欠发成本方面，各参数下所提模型优化结果均优于表5中的无期权情况(€85208.24)。
此外，风电日前申报结果与实际出力偏差总量相对较小，风险规避效果不明显(如图5所示，在第11个运行时段，出力偏差极小，有期权模型呈现负超发收益，其期权权利金成本已超过其规避的风险)。当风电日前申报与实际出力偏差较大，且实时调节价格远高于日前现货价格时(如第1个运行时段)，所提模型可取得极佳效果。所提模型在不同参数下的实际优化效果如图10所示
在本发明中，未来解决因预测误差导致风电商在平衡市场成本增加问题，提出了一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，方法所建立模型在实例应用有如下效果:
(1)风电商在日前决策阶段，可按照运行经验设置相应的置信水平，对由历史数据及日前信息构建的预测模型结果的可靠性进行评估，以实现最佳的日前决策；
(2)在风电日前申报与实际出力偏差较大，且实时调节价格与日前现货价格价差较高时段，所提模型使风电商在实时平衡市场获得较大利益；
(3)期权的引入不仅可使风电商降低平衡风险，还可及时释放多占用的系统调节资源，并对已占用但未实际兑换的调节容量给予权利金补偿，促进电力资源的高效利用。
上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于，步骤包括：
S1.获取风力预测误差与预测时间尺度的关系数据，计算北欧电力市场运行结构下风电商在电力平衡市场中的成本；
S2.分析预测误差、预测时间尺度和风电商在电力平衡市场中成本之间的内在关联，设计电力平衡市场期权交易模式，并建立风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型；
S3.将电力市场期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使得风电商在电力平衡市场中成本降低。
2.根据权力要求1所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：所述步骤S2中风力预测误差与预测时间尺度的关系特征，探索将期权交易模式应用电力平衡市场。此外，根据风电出力预测偏差特性和北欧电能现货交易模式，选择将平衡调节市场期权跨度设计在日或更短时段内，并建立风电商电力平衡市场期权交易模型。
3.根据权力要求2所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：在平衡市场投标容量公布之后1小时内，风电商可根据日前预测信息购买一定数量的向上调节权/向下调节权支付相应的权利金。日前风电出力期望值在日前市场竞标中总能成功出清前提下约定价格机制：
其中，为下调执行价格，上调执行价格，为现货价格。
4.根据权力要求3所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：所述步骤S2中风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型中日前风险决策子模型由超发损失f1,t、欠发损失f2,t和调节权购买成本f3,t构成。
其中，Po,t为单份调节权对应的调节容量，P′w,t为日前信息预测的风电出力，为日前申报出力，λo,t为单位容量权利金价格，Vt UP、Vt DP分别为日平衡市场向上、向下的竞标容量，分别为实时市场向上、向下调节价格。
5.根据权力要求4所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：所述所述步骤S2中风电商电力平衡市场期权交易风险决策模型中日内优化决策子模型由超发收益和欠发成本构成。
(1)超发收益
a.
b.
(2)欠发成本
a.
b.
其中，分别为实际向下、向上兑换的发电权，P″w,t为日内信息风机预测出力。
6.根据权力要求4和5所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：将风电出力及实时平衡价格的随机性因素在平衡市场期权交易模型进行考虑。
其中，εt为t运行时段的风电预测误差
其中，V表示竞标容量；当V是上调节竞标容量时，乘子1V＞0＝1,1V＜0＝0；当V是下调节竞标容量时，乘子1V＞0＝0,1V＜0＝1。参数σ0、α、β、γ及δ可通过历史数据估计得到。η和μ为预测误差项，由历史误差数据进行分布拟合得到。
7.根据权力要求6所述的降低风电商在电力平衡市场中成本的方法，其特征在于：所述步骤S3中将上述期权交易模型应用于北欧电力市场运行结构，使得风电商在电力平衡市场中成本得以降低。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110880046A (zh) * 2019-11-06 2020-03-13 清华大学 短期机组信息获取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112232716A (zh) * 2020-11-19 2021-01-15 国网上海市电力公司 一种考虑调峰辅助服务的智慧园区优化决策方法
CN112651850A (zh) * 2021-01-12 2021-04-13 国网宁夏电力有限公司 一种基于价格激励的源网荷储互动交易方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110880046A (zh) * 2019-11-06 2020-03-13 清华大学 短期机组信息获取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112232716A (zh) * 2020-11-19 2021-01-15 国网上海市电力公司 一种考虑调峰辅助服务的智慧园区优化决策方法
CN112232716B (zh) * 2020-11-19 2024-01-05 国网上海市电力公司 一种考虑调峰辅助服务的智慧园区优化决策方法
CN112651850A (zh) * 2021-01-12 2021-04-13 国网宁夏电力有限公司 一种基于价格激励的源网荷储互动交易方法及系统

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