CN113469734B - 一种电力零售用户的交易信息管理方法及装置 - Google Patents

一种电力零售用户的交易信息管理方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种电力零售用户的交易信息管理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：根据获取的市场披露信息计算电力零售市场的供求关系指数，以及售电公司的信用评价指数；根据供求关系指数、信用评价指数以及市场交易价格信息，获取零售用户的交易成功概率函数；基于零售用户的交易成功概率函数生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；利用零售用户最优交易决策模型，计算零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。本发明基于电力零售市场的信息披露机制，为零售用户参与交易提供交易信息管理方法，能够帮助零售用户根据市场信息制定交易策略，有效降低购电支出，从而大大提高了市场的稳定性和运行效率。

Description

一种电力零售用户的交易信息管理方法及装置
技术领域
本发明涉及电力市场技术领域，尤其是涉及一种电力零售用户的交易信息管理方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
有效信息披露是促进零售市场充分竞争、保障市场有序健康发展的关键环节；同时，合理保障用户隐私与售电公司的商业机密是市场的重要责任。随着电力零售市场的逐步开展，电力零售市场的交易规模不断扩大，市场主体的数量增长迅猛。在电力零售市场的信息披露机制下，零售用户可以获取到更全面、详实的市场信息，为自身在零售市场中的行为、策略调整提供参考依据，使自身的决策更加符合零售市场的发展趋势，从而提高市场的稳定性和运行效率。
然而，目前，关于用户交易信息管理及市场交易决策的相关模型的设计大多是针对电力批发市场的，而电力批发市场与零售市场的特征具有较大差别(如参与市场主体、交易方式等)，现有的交易信息管理模型难以应用于零售用户，因此，亟需一种电力零售用户的交易信息管理方法，解决电力零售市场信息披露机制下的用户交易决策及信息管理问题。
发明内容
本发明旨在提供一种电力零售用户的交易信息管理方法、装置、终端设备及存储介质，以解决电力零售市场信息披露机制下的用户交易决策问题，从而提高市场的稳定性和运行效率。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种电力零售用户的交易信息管理方法，包括：
获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；
根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；
根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；
基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；
利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。
进一步地，所述供求关系指数的计算方式包括：
RGL＝Gretail/Lretail
其中，RGL表示所述供求关系指数，Gretail表示电力零售市场的售电能力，Lretail表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
进一步地，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
Erc,v＝(Qcontract,v-Qactual,v)/Qcontract,v
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，Qcontract,v表示售电公司v的总签约电量，Qactual,v表示售电公司v的实际履约电量。
进一步地，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种电力零售用户的交易信息管理装置，包括：
信息获取模块，用于获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；
第一计算模块，用于根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；
第二计算模块，用于根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；
模型生成模块，基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；
交易信息管理模块，用于利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。
进一步地，所述供求关系指数的计算方式包括：
RGL＝Gretail/Lretail
其中，RGL表示所述供求关系指数，Gretail表示电力零售市场的售电能力，Lretail表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
进一步地，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
Erc,v＝(Qcontract,v-Qactual,v)/Qcontract,v
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，Qcontract,v表示售电公司v的总签约电量，Qactual,v表示售电公司v的实际履约电量。
进一步地，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明提供了一种电力零售用户的交易信息管理方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。本发明以电力零售市场的信息披露机制为基础，为零售用户参与交易提供交易信息管理方法，能够帮助零售用户根据市场信息制定交易策略，有效降低购电支出，从而大大提高了市场的稳定性和运行效率。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的电力零售用户的交易信息管理方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的电力零售用户的交易信息管理方法的算法流程示意图；
图3是本发明一实施例提供的电力零售用户的交易信息管理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1-图2，本发明实施例提供了一种电力零售用户的交易信息管理方法，包括：
S101、获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息。
S102、根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数。
进一步地，所述供求关系指数的计算方式包括：
RGL＝Gretail/Lretail
其中，RGL表示所述供求关系指数，Gretail表示电力零售市场的售电能力，Lretail表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
进一步地，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
Erc,v＝(Qcontract,v-Qactual,v)/Qcontract,v
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，Qcontract,v表示售电公司v的总签约电量，Qactual,v表示售电公司v的实际履约电量。
S103、根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数。
需要说明的是，所述电力零售用户的交易成功概率函数是在供求关系指数为RGL、售电公司的信用评价指数为Erc,v时，用户在某一交易价格下能成功达成交易的概率函数。
在本发明实施例中，考虑售电公司的信用评价信息，将交易价格由b转化为b'，转换后的b'包括：
b'＝(1-ΔEv)b+ΔEv(p0+δv)
其中，所述ΔEv表示售电公司v的平均度电偏差电量Erc,v与零售市场平均度电偏差电量Eav的差额；p0表示目录电价；δv表示每单位偏差电量的补偿。对于同一交易价格b，与信用评价指标差的公司签约，签约成功概率增加，与信用评价指标好的公司签约，签约成功概率降低。
此时，所述电力零售用户交易成功概率函数包括：
其中，所述num(b'≥LMPi|RGL,Tt)表示在Tt时段的k次交易中，当市场供求关系为RGL时，电力零售用户交易价格b'大于电力零售市场节点边际价格LMPi的次数。Nl是市场供求关系指数RGL的领域范围内的交易次数。
所述电力零售用户交易成功概率函数要根据最新的市场披露信息进行更新：
S104、基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型。
需要说明的是，所述多时间尺度的零售用户最优交易决策模型基于电力零售用户交易成功概率函数，综合考虑交易价格变化带来的风险损失和收益，使得用户总购电支出最小。
其中，所述多时间尺度的零售用户最优交易决策模型包括：
其中，所述Qt表示用户在t时段的用电量，为决策变量；pt 0表示t时段的目录电价；P(b′i,t,RGL|t)表示在t时段，市场供求关系指数为RGL，售电公司v信用评价指数为Erc,v时的电力零售用户交易成功概率函数；bi,t和b′i,t分别表示考虑售电公司信用评价进行转换前后的交易价格。
(1)用电需求约束
其中，所述Q为用户当天各个时段的用电需求总和，且每个时段用户至少用电Qt,min以维持生产、生活需要，但每个时段用电量不超过Qt,max。
(2)用电特性约束
用电特性为用户在不同典型日的不同时段中的用电行为，可通过负荷特性指标表示。负荷曲线相关因数包括峰负荷率、谷负荷率、夜晚因数、中午因数，考虑季节影响，将负荷曲线相关因数分为夏季、冬季、春秋三种情景，考虑星期和节假日影响，可将负荷曲线相关因数分为工作日、周六、周日、节假日。
用户的用电特性可用不同典型日的特性加以表征，基于上述情景共有12种典型日(夏季工作日、夏季周六、夏季周日、夏季节假日、冬季工作日、冬季周六、冬季周日、冬季节假日、春秋季工作日、春秋季周六、春秋季周日、春秋季节假日等)，则相应的典型日负荷因数可以表示为：
式中，分别表示在第j类典型日下的峰负荷率、谷负荷率、夜晚因数、中午因数。/>分别表示该日的平均、最小以及最大负荷功率。
用户在进行用电分配时，应受到以下用电特性约束：
式中，表示调整前后的典型日负荷因数之差；/>分别表示调整前后的第j类典型日的第i种负荷因数；μ表示可调整的范围，由用户根据自身特性设置，用以将负荷波动性控制一定范围内；δ为随机干扰量，用以表示特殊情况下的用电特性波动，由用户针对不同特殊情况进行设置。
S105、利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。
进一步地，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
需要说明的是，本发明方法中，零售用户通过与售电公司签订零售套餐的方式，由售电公司代理参与电力市场交易，零售合同的协商签订在中长期阶段开展。零售用户可通过分析电力零售市场披露的信息内容，用以制定自身与售电公司签订零售套餐的策略，在代理合同里约定固定的代理电量和价格。
需要说明的是，本发明方法以电力零售市场的信息披露机制为基础，为零售用户参与交易提供决策方法，根据市场信息制定交易策略，能有效降低购电支出，从而提高市场的稳定性和运行效率，解决信息披露机制下零售用户的交易决策问题。
需要说明的是，对于以上方法或流程实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
请参见图3，为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种电力零售用户的交易信息管理装置，包括：
信息获取模块1，用于获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；
第一计算模块2，用于根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；
第二计算模块3，用于根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；
模型生成模块4，基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；
交易信息管理模块5，用于利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。
进一步地，所述供求关系指数的计算方式包括：
RGL＝Gretail/Lretail
其中，RGL表示所述供求关系指数，Gretail表示电力零售市场的售电能力，Lretail表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
进一步地，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
Erc,v＝(Qcontract,v-Qactual,v)/Qcontract,v
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，Qcontract,v表示售电公司v的总签约电量，Qactual,v表示售电公司v的实际履约电量。
进一步地，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
可以理解的是上述装置项实施例，是与本发明方法项实施例相对应的，本发明实施例提供的一种电力零售用户的交易信息管理装置，可以实现本发明任意一项方法项实施例提供的电力零售用户的交易信息管理方法。
为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述电力零售用户的交易信息管理终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电力零售用户的交易信息管理终端设备的各个部分。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
为了解决相同的技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种电力零售用户的交易信息管理方法，其特征在于，包括：
获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；
根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；
根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；
基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；
利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量；
其中，所述多时间尺度的零售用户最优交易决策模型包括：
其中，所述表示用户在t时段的用电量，为决策变量；/>表示t时段的目录电价；表示在t时段，市场供求关系指数为RGL，售电公司v信用评价指数为Erc,v时的电力零售用户交易成功概率函数；/>和/>分别表示考虑售电公司信用评价进行转换前后的交易价格；
（1）用电需求约束：
其中，所述为用户当天各个时段的用电需求总和，且每个时段用户至少用电/>以维持生产、生活需要，但每个时段用电量不超过/>；
（2）用电特性约束：
用电特性为用户在不同典型日的不同时段中的用电行为，可通过负荷特性指标表示，负荷曲线相关因数包括峰负荷率、谷负荷率、夜晚因数、中午因数，考虑季节影响，将所述负荷曲线相关因数分为夏季、冬季、春秋三种情景，考虑星期和节假日影响，可将所述负荷曲线相关因数分为工作日、周六、周日、节假日；
用户在进行用电分配时，受到以下用电特性约束：
式中，表示调整前后的典型日负荷因数之差；/>、/>分别表示调整前后的第/>类典型日的第/>种负荷因数；/>表示可调整的范围，由用户根据自身特性设置，用以将负荷波动性控制一定范围内；/>为随机干扰量，用以表示特殊情况下的用电特性波动，由用户针对不同特殊情况进行设置。
2.根据权利要求1所述的电力零售用户的交易信息管理方法，其特征在于，所述供求关系指数的计算方式包括：
其中，RGL表示所述供求关系指数，表示电力零售市场的售电能力，/>表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
3.根据权利要求1所述的电力零售用户的交易信息管理方法，其特征在于，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，表示售电公司v的总签约电量，表示售电公司v的实际履约电量。
4.根据权利要求1所述的电力零售用户的交易信息管理方法，其特征在于，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
5.一种电力零售用户的交易信息管理装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取市场披露信息；其中，所述市场披露信息包括市场供求信息、信用评价信息和市场交易价格信息；
第一计算模块，用于根据所述市场供求信息计算电力零售市场各时段的供求关系指数，并根据所述信用评价信息，计算售电公司的信用评价指数；
第二计算模块，用于根据所述供求关系指数、所述信用评价指数以及所述市场交易价格信息，获取电力零售用户的交易成功概率函数；
模型生成模块，基于所述电力零售用户的交易成功概率函数，以电力零售用户的购电总支出最小为目标生成多时间尺度的零售用户最优交易决策模型；
其中，所述多时间尺度的零售用户最优交易决策模型包括：
其中，所述表示用户在t时段的用电量，为决策变量；/>表示t时段的目录电价；表示在t时段，市场供求关系指数为RGL，售电公司v信用评价指数为Erc,v时的电力零售用户交易成功概率函数；/>和/>分别表示考虑售电公司信用评价进行转换前后的交易价格；
（1）用电需求约束：
其中，所述为用户当天各个时段的用电需求总和，且每个时段用户至少用电/>以维持生产、生活需要，但每个时段用电量不超过/>；
（2）用电特性约束：
用电特性为用户在不同典型日的不同时段中的用电行为，可通过负荷特性指标表示，负荷曲线相关因数包括峰负荷率、谷负荷率、夜晚因数、中午因数，考虑季节影响，将所述负荷曲线相关因数分为夏季、冬季、春秋三种情景，考虑星期和节假日影响，可将所述负荷曲线相关因数分为工作日、周六、周日、节假日；
用户在进行用电分配时，受到以下用电特性约束：
式中，表示调整前后的典型日负荷因数之差；/>、/>分别表示调整前后的第/>类典型日的第/>种负荷因数；/>表示可调整的范围，由用户根据自身特性设置，用以将负荷波动性控制一定范围内；/>为随机干扰量，用以表示特殊情况下的用电特性波动，由用户针对不同特殊情况进行设置；
交易信息管理模块，用于利用所述零售用户最优交易决策模型，计算所述电力零售用户在各时间段内的最优交易价格及交易电量。
6.根据权利要求5所述的电力零售用户的交易信息管理装置，其特征在于，所述供求关系指数的计算方式包括：
其中，RGL表示所述供求关系指数，表示电力零售市场的售电能力，/>表示电力零售市场中电力零售用户的总用电需求量。
7.根据权利要求5所述的电力零售用户的交易信息管理装置，其特征在于，所述售电公司的信用评价指数的计算方式包括：
其中，Erc,v代表所述售电公司的信用评价指数，表示售电公司v的总签约电量，表示售电公司v的实际履约电量。
8.根据权利要求5所述的电力零售用户的交易信息管理装置，其特征在于，所述零售用户最优交易决策模型用于综合根据用户全天的用电需求，确定所述电力零售用户在全天内各时段的最优交易价格和交易电量。
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1至4任一项所述的电力零售用户的交易信息管理方法。
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