CN111125633A - 电力市场交易的分解曲线计算方法及装置 - Google Patents

电力市场交易的分解曲线计算方法及装置 Download PDF

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张云勇
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Abstract

本发明公开了一种电力市场交易的分解曲线计算方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集预设时长的电力电量数据；根据电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。该方法可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。

Description

电力市场交易的分解曲线计算方法及装置
技术领域
本发明涉及电力市场技术领域，特别涉及一种电力市场交易的分解曲线计算方法及装置。
背景技术
电力现货市场背景下的中长期电力交易通常带有分解曲线。分解曲线是指将交易双方的合约电量按照规定方式分解到合约周期中的每个小时，为中长期交易提供了一种与现货市场交易的衔接方式，是差价合约的基础。分解曲线的分时电量和合约价格，确定了中长期合约的价值，从而帮助市场主体提前锁定部分风险，这部分与现货市场的交易结果无关。而现货市场的分时成交电量与中长期合约分解曲线的差异，结合现货市场的分时出清价格，决定了市场主体在现货电能量市场中的损益。
中长期交易的分解曲线的大致可以分为自定义曲线与常用分解曲线。自定义曲线由交易双方自行协商确定，适合场外双边协商交易、挂牌交易等；常用分解曲线由市场运营机构发布，为市场主体提供了规范的电量分解方法，交易方便快捷，能适应集中竞争交易市场活跃的特点。
常用分解曲线应满足市场主体的交易需要，且易于理解和操作。不论中长期交易的合约周期是以年、月或周为单位，全合约周期内的分时电量将根据所选常用分解曲线自动生成。从用户侧来看，该曲线与该用户的实际负荷越接近，该中长期合约锁定风险的效果将越好。因此，可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线。
发明内容
本申请是基于发明人对以下问题的认识和发现做出的：
目前广东使用的常用分解曲线计算方法，基于年度分月电量比例、日电量比例和日分时电量比例3个比例的组合，是一种较为割裂的计算方法。在确定分日电量时，此方法不能较好地体现当年各典型日的分布特点。例如，2018年春节在2月中旬，而2020年春节在1月底，在用2018年的实际负荷计算2020年常用分解曲线时，得到的2020年1月电量比例将偏高，而2月电量比例将偏低；此外，由于落在节假日附近的工作日负荷通常比普通工作日的负荷低，对2020年而言，1月工作日的月分日电量比例将偏高，2月将偏低。
为了解决月份与典型日分布的匹配问题，消除“年分月”“月分日”两个步骤的割裂，本发明将全年分为43类典型日，即1～12月工作日、1～12月周六、1～12月周日、元旦、春节、清明节、劳动节、端午节、中秋节、国庆节，直接计算分日电量比例。日分时电量比例确定方法不变。
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种电力市场交易的分解曲线计算方法，该方法可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
本发明的另一个目的在于提出一种电力市场交易的分解曲线计算装置。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种电力市场交易的分解曲线计算方法，包括以下步骤：采集预设时长的电力电量数据；根据所述电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。
本发明实施例的电力市场交易的分解曲线计算方法，有效解决月份与典型日分布的匹配问题，消除“年分月”“月分日”两个步骤的割裂，直接计算分日电量比例，且日分时电量比例确定方法不变，从而可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
另外，根据本发明上述实施例的电力市场交易的分解曲线计算方法还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；所述全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；所述高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种电力市场交易的分解曲线计算装置，包括：采集模块，用于采集预设时长的电力电量数据；确定模块，用于根据所述电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；计算模块，用于根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。
本发明实施例的电力市场交易的分解曲线计算装置，有效解决月份与典型日分布的匹配问题，消除“年分月”“月分日”两个步骤的割裂，直接计算分日电量比例，且日分时电量比例确定方法不变，从而可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
另外，根据本发明上述实施例的电力市场交易的分解曲线计算装置还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；所述全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；所述高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的电力市场交易的分解曲线计算方法的流程图；
图2为根据本发明一个实施例的电力市场交易的分解曲线计算方法的流程图；
图3为根据本发明实施例的电力市场交易的分解曲线计算装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的电力市场交易的分解曲线计算方法及装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的电力市场交易的分解曲线计算方法。
图1是本发明一个实施例的电力市场交易的分解曲线计算方法的流程图。
如图1所示，该电力市场交易的分解曲线计算方法包括以下步骤：
在步骤S101中，采集预设时长的电力电量数据。
其中，预设时间可以为一年，或者，一个季度等，可以根据实际情况选择具体时间，在此不做具体限定。比如，如图2所示，获取广东上一年统调电力电量数据。
在步骤S102中，根据电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线。
可以理解的是，如图2所示，本发明实施例根据获取的数据可以确定各典型日电量比例(T)和确定日分时电量曲线(D)。
其中，在本发明的一个实施例中，日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
具体而言，(1)确定日电量比例(T)：根据上一年统调电力电量历史数据确定各类典型日电量比例。
举例而言，假设由广东省2016年实际负荷得到43类典型日的日均电量(单位：万度)。其中8月工作日日均电量最大，选做基准值。算得各典型日电量标幺值如表1所示。
表1
Figure BDA0002273619490000041
(2)日分时电量曲线(D)有三种形式：
峰平谷曲线D1：将一日划分为峰段、平段和谷段，根据统调历史负荷确定峰、平、谷三段负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线。例如由2016年全年实际用电数据算得日内分时平均用电量，再对数据进行处理得到峰平谷曲线：峰时段为9:00～21:00，平时段为7:00～9:00和21:00～24:00，谷时段为0:00～7:00，峰、平、谷电量比例为1：0.85：0.7。
全天平均曲线D2：将日电量平均分解为24小时电量曲线；
高峰时段曲线D3：将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，形成24小时电量曲线。
举例而言，由2019年全年实际用电数据算得日内分时平均用电量，再对数据进行处理得到峰平谷曲线。假设该曲线峰时段为9:00～21:00，则按D3方式分解每日电量时，只在9:00～21:00分配电量(且各小时相等)，其他时间不分配电量。
在步骤S103中，根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。
其中，在本发明的一个实施例中，分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
具体而言，年度、月度或周分解曲线：根据合约周期内的各典型日，按典型日电量比例(T)，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线(D1、D2或D3)，将日电量分解为24小时电量曲线，即周常用分解曲线包括T+D1、T+D2、T+D3这三种形式。
举例而言，假设某售电公司在2017年11月通过年度集中竞争交易买入2018年年度电量共10000度，采用峰平谷曲线(D1)分解方式。下面以2018年4月为例，给出2018年4月每天分解电量的计算步骤：
(1)2018年全年各类型天数统计如表2所示。
表2
Figure BDA0002273619490000051
按日电量标幺值计算，2018年标幺值总值为：
＝Σ典型日电量标幺值×典型日天数＝0.58×22+0.61×17+...+0.66×7＝287.54。
对此份2018年年度合同，标幺值1表示电量为10000/287.54≈34.78度；
2018年4月包含典型日情况如表3所示。
表3
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
4月周日
4月工作日 4月工作日 4月工作日 清明节 清明节 清明节 4月周日
4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月周六 4月周日
4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月周六 4月周日
4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月工作日 4月周六 劳动节
劳动节
由此确定2018年4月各典型日标幺值如表4所示。
表4
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
0.70
0.77 0.77 0.77 0.59 0.59 0.59 0.70
0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.75 0.70
0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.75 0.70
0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.75 0.62
0.62
由此计算2018年4月的分日电量(单位：度)如表5所示。
表5
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
24.34
26.78 26.78 26.78 20.52 20.52 20.52 24.34
26.78 26.78 26.78 26.78 26.78 26.08 24.34
26.78 26.78 26.78 26.78 26.78 26.08 24.34
26.78 26.78 26.78 26.78 26.78 26.08 21.56
21.56
以4月1日为例，当日电量＝34.78×0.70＝24.34度。同理可算得2018年每日电量，此为T过程。下面以2018年4月1日为例继续说明D过程。
(2)①由于交易标的为峰平谷曲线，日分时电量按D1方式分解。
即峰时段为9:00～21:00，平时段为7:00～9:00和21:00～24:00，谷时段为0:00～7:00，峰、平、谷电量比例为1：0.85：0.7。
全日总电量权重为0.7×7+0.85×5+1×12＝21.15
2018年4月1日第1个小时(0:00～1:00)内的电量为：
24.34÷21.15×0.7≈0.81度
同理可算得2018年4月1日第2个小时至第24个小时的分时电量。
②若交易标的为全天平均曲线，则按D2方式分解。
2018年4月1日24个小时的电量为：24.34÷24≈1.01度
③若交易标的为高峰时段曲线，则按D3方式分解。
2018年4月1日峰时段(9:00～21:00)的电量为：24.34÷12≈2.03度
其余时段(0:00～9:00和21:00～24:00)电量为零。
以上过程构成了完整的常用分解曲线计算过程(T+D)。
进一步地，输出按以上流程计算得到的合约周期内每日的24小时电量。
综上，本发明实施例提出的电力市场交易的分解曲线计算方法，有效解决月份与典型日分布的匹配问题，消除“年分月”“月分日”两个步骤的割裂，直接计算分日电量比例，且日分时电量比例确定方法不变，从而可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的电力市场交易的分解曲线计算装置。
图3是本发明一个实施例的电力市场交易的分解曲线计算装置的结构示意图。
如图3所示，该电力市场交易的分解曲线计算装置10包括：采集模块100、确定模块200和计算模块300。
其中，采集模块100用于采集预设时长的电力电量数据；确定模块200用于根据电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；计算模块300用于根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。本发明实施例的装置10可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
进一步地，在本发明的一个实施例中，日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
进一步地，在本发明的一个实施例中，分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
需要说明的是，前述对电力市场交易的分解曲线计算方法实施例的解释说明也适用于该实施例的电力市场交易的分解曲线计算装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的电力市场交易的分解曲线计算装置，有效解决月份与典型日分布的匹配问题，消除“年分月”“月分日”两个步骤的割裂，直接计算分日电量比例，且日分时电量比例确定方法不变，从而可以根据用户的实际负荷特点制定常用曲线，使得曲线与该用户的实际负荷接近，提升中长期合约锁定风险的效果，简单易实现。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种电力市场交易的分解曲线计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集预设时长的电力电量数据；
根据所述电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；以及
根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；
所述全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；
所述高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
5.一种电力市场交易的分解曲线计算装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集预设时长的电力电量数据；
确定模块，用于根据所述电力电量数据得到各典型日电量比例和日分时电量曲线；以及
计算模块，用于根据合约周期内每天所属典型日，将电量分解至日，并且将电量分解至小时，生成电力市场交易的分解曲线。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述日分时电量曲线包括峰平谷曲线、全天平均曲线和高峰时段曲线。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述峰平谷曲线为将一日划分为峰段、平段和谷段，并根据统调历史负荷确定峰段、平段、谷段的负荷比例，将日电量分解为24小时电量曲线；
所述全天平均曲线为将日电量平均分解为24小时电量曲线；
所述高峰时段曲线为将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，生成24小时电量曲线。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分解曲线包括年度、月度或周分解曲线，其中，根据合约周期内的各典型日，并按典型日电量比例，将合约电量分解至日电量，再按日常用分解曲线，将日电量分解为24小时电量曲线。
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