CN117114750B - 新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质 - Google Patents

新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质，所述方法包括设置新能源年度计划交易电量；获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算年度计划交易电量在年度预测发电量中的占比，在年度计划交易电量的设置不存在风险时，将年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并调整目标月度计划交易电量；将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。本发明能够合理的确定新能源在不同时间尺度的交易电量，通过长‑中‑短期新能源功率预测结果，及时调整中长期合约电量的分配比例和总量。

Description

新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明属于电力市场技术领域，具体涉及一种新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前市场发展处于初级阶段，中长期交易最主要的目的是锁定价格波动风险。以国外PJM市场的经验数值测算，中长期市场合约占比以70%为宜；日前交易量，则应视负荷预测准确度，保持占比为20-30%左右；日内交易量不超过总电量的10%，尽可能控制在3%以内；实时市场需要弥补不平衡量，尽可能控制在1%以内。国内政策及电力市场也对全年中长期合约电量提出了规定要求。
新能源机组在参与中长期交易时需要关注的部分包括：中长期合约电量的分配比例、中长期月度执行情况、功率预测准确率以及市场供需情况。中长期合约的签订不能一味追求多签，而是需综合考虑预测场站月度发电能力及对中长期分解电量的完成，提前判断未来现货市场价格走势。新能源企业在中长期交易决策时，其本质是确定合约的量、价。新能源企业需要结合自身的实际生产能力等确定年度、月度等各个交易周期的交易电量比例，以最大化收益并确保生产的可持续性。
相比火电，新能源有更多电量的不确定性，需要对自身的发电能力做预测，其发电能力受到天气、季节、地理位置等因素的影响。按照时间尺度，新能源发电功率预测可分为长期预测(预测次年)、中期预测(预测未来几周或几月)、短期预测(预测未来2天或3天)和超短期预测(预测未来若干分钟，常用15 min)。
相关技术中，由于新能源发电随机性、波动性特点，中长期难以准确预测发电曲线，需要基于不同时间尺度的预测结果调整中长期合约。同时，由于新能源预测、中长期和现货交易涉及的数据量大、数据种类多、数据处理要求高，导致新能源很难确定在不同时间尺度的交易电量。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中新能源很难确定在不同时间尺度的交易电量的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种新能源交易电量的分解方法，包括：
设置新能源年度计划交易电量；
获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；
获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
进一步的，所述获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量，包括：
获取新能源的历史发电数据，得到截止到交易前预设日的本年度已发电量，根据所述年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量，根据所述年内预测发电量得到相应的月度预测发电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则判断所述目标月预测发电量是否小于所述目标月度计划交易电量，若是，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量。
进一步的，所述将所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量，包括：
根据历史月度交易数据对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量或根据预设比例对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量。
进一步的，所述将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量，包括：
将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量；
获取短期和/或超短期出力预测数据；
计算所述短期和/或超短期出力预测数据与短期和/或超短期计划交易电量的差，得到现货交易电量。
进一步的，所述设置新能源年度中长期计划交易电量，包括：
基于预设置方式设置新能源年度中长期计划交易电量；
所述预设置方式包括：根据新能源上一年度发电量设置、根据新能源本年度预测发电量设置、根据新能源历史中长期交易设置以及调整新能源预设置电量。
进一步的，如果判断所述年度中长期计划交易电量的设置存在风险，则
调整年度中长期计划交易电量。
进一步的，所述预设阈值包括上限值和下限值；
所述上限值为0.95，所述下限值为0.75。
本申请实施例提供一种新能源交易电量的分解装置，包括：
设置模块，用于设置新能源年度计划交易电量；
获取模块，用于获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
第一分解模块，用于将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；
调整模块，用于获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
第二分解模块，用于将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
本申请实施例提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一实施例所述的新能源交易电量的分解方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一实施例所述的新能源交易电量的分解方法的步骤。
本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：
本发明提供一种新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质，本申请首先设置新能源年度计划交易电量，计算年度计划交易电量在年度预测发电量中的占比，判断年度计划交易电量的设置是否存在风险，如果不存在，则将年度计划交易电量分解为月度计划交易电量，通过新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，然后根据目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量，将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。本申请基于长-中-短期新能源功率预测制定和调整新能源在不同时间尺度交易电量，具体通过长-中-短期新能源功率预测结果，及时调整中长期合约电量的分配比例和总量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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。
图1为本发明新能源交易电量的分解方法的步骤示意图；
图2为本发明新能源交易电量的分解方法的流程示意图；
图3为本发明提供的调整月度交易电量的流程示意图；
图4为本发明新能源交易电量的分解装置的结构示意图；
图5为本发明新能源交易电量的分解方法涉及的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
新能源长期预测是指对未来一年的新能源功率进行预测，根据新能源长期预测结果制定未来的新能源年度中长期交易计划；中期预测是指对未来几周或几个月的新能源功率进行预测，然后根据预测结果，及时调整新能源在月度/月内中长期合约的签订电量，调整中长期合约电量的分配比例和总量；短期预测是指对第二日的新能源功率进行预测，最后根据预测结果，得到新能源在现货市场的交易电量。基于上述内容，根据不同时间尺度的新能源功率预测结果，制定和调整新能源在不同时间尺度交易电量的策略。
下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质。
如图1所示，本申请实施例中提供的新能源交易电量的分解方法，包括：
S101，设置新能源年度计划交易电量；
一些实施例中，如图2所示，所述设置新能源年度计划交易电量，包括：
基于预设置方式设置新能源年度中长期计划交易电量；
所述预设置方式包括：根据新能源上一年度发电量设置、根据新能源本年度预测发电量设置、根据新能源历史中长期交易设置以及调整新能源预设置电量。
具体的，调整新能源预设置电量具体为，采用设置目标电量后，对目标电量通过加减乘除的方式进行进一步的维护调整，从而得到年度计划交易电量E。
S102，获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
具体的，获取新能源年出力预测数据，计算得到本年度预测发电量，==/>，其中，/>为全年月数，/>=12；/>为全年总天数/>=365或366。为天预测发电量，/>为月度预测发电量，/>为年度预测发电量。
采用以下方式计算年度计划交易电量在年度预测发电量中的占比，
其中，E为年度计划交易电量。
S103，将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；
一些实施例中，所述预设阈值包括上限值和下限值；
所述上限值为0.95，所述下限值为0.75。
将占比与上限值和下限值进行比较，若或/>，则发出告警信息，提示修改年度计划交易电量，如果占比在上限值与下限值之间，则认为不存在风险，那么就可以将当前的年度计划交易电量分解为月度计划交易电量。如果判断所述年度中长期计划交易电量的设置存在风险，则
调整年度中长期计划交易电量。
在不存在风险时，将年度交易计划电量分解到年度、月度、月内交易电量，， 其中，年度交易电量/>、月度交易电量、月内（多日）交易电量/>；其中，/>分别为年度、月度及月内电量比例。
由此，可以得到该年度交易/年内交易电量建议。
一些实施例中，所述将所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量，包括：
根据历史月度交易数据对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量或根据预设比例对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量。
可以理解的是，本申请中可通过多种方式分解电量，可依据历史交易情况将年度计划交易电量按比例分解，也可手动设置组成比例。
S104，获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
一些实施例中，所述获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量，包括：
获取新能源的历史发电数据，得到截止到交易前预设日的本年度已发电量，根据所述年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量，根据所述年内预测发电量得到相应的月度预测发电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则判断所述目标月预测发电量是否小于所述目标月度计划交易电量，若是，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量。
具体的，如图3所示，每次月度交易/月内交易开展前，获取新能源出力中期预测数据，计算得到第m月新能源月出力预测结果。根据年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量，根据年内预测发电量计算相应的月度预测发电量/>。
依据新能源的历史发电数据，计算截止到交易前的D日，本年度已发电量；根据所述年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量/>。/>为每日实际发电量，/>为每日预测发电量，d为天。
若本年度已发电量小于等于年内预测发电量，表明实际发电量不及年内预测发电量，同时，目标月预测发电量小于等于月度预测发电量，则采用以下方式调整该月月度计划交易电量。
，/>
若本年度已发电量小于等于年内预测发电量，表明实际发电量不及年内预测发电量，同时，目标月预测发电量大于月度预测发电量/>，则不调整该月月度计划交易电量。
若本年度已发电量大于年内预测发电量，表明实际发电量高于年内预测发电量，同时，目标月预测发电量小于等于月度预测发电量/>，则判断目标月预测发电量/>和目标月度计划交易电量/>，若/>，则采用以下方式调整该月中长期计划交易电量，
，/>，
否则不调整。为月度计划交易电量，/>为目标月预测发电量在目标月度计划交易电量中的占比。
若本年度已发电量大于年内预测发电量，表明实际发电量高于年内预测发电量，同时目标月预测发电量大于月度预测发电量/>，则采用以下方式调整增加该月中长期交易电量，
，/>
由此，可以得到该月度交易/月内交易电量建议。
S105，将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
一些实施例中，所述将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量，包括：
将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量；
获取短期和/或超短期出力预测数据；
计算所述短期和/或超短期出力预测数据与短期和/或超短期计划交易电量的差，得到现货交易电量。
电力系统可以每天获取新能源的短期预测(预测未来2天或3天)和超短期预测(预测未来若干分钟，常用15 min)数据，同时基于中长期合同的电量分解情况，计算得到每日现货交易的交易电量建议。
现货交易电量=短期预测电量-中长期合同的分解电量。
新能源交易电量的分解方法的工作原理为：参见图2，设置新能源年度计划交易电量；获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算年度计划交易电量在年度预测发电量中的占比；将占比与预设阈值进行对比，判断年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
如图4所示，本申请实施例提供一种新能源交易电量的分解装置，包括：
设置模块201，用于设置新能源年度计划交易电量；
获取模块202，用于获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
第一分解模块203，用于将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；
调整模块204，用于获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
第二分解模块205，用于将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
本申请提供的新能源交易电量的分解装置的工作原理为，设置模块201设置新能源年度计划交易电量；获取模块202获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；第一分解模块203将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；调整模块204获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；第二分解模块205将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
本申请提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器，还可以包括网络接口，所述存储器存储有计算机程序，存储器可以包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（RAM）和/或非易失性内存等形式，如只读存储器（ROM）或闪存（flash RAM）。该计算机设备存储有操作系统，存储器是计算机可读介质的示例。所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行新能源交易电量的分解方法，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的新能源交易电量的分解方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图5所示的计算机设备上运行。
一些实施例中，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：设置新能源年度计划交易电量；获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
本申请还提供一种计算机存储介质，计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM）、其他类型的随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能光光盘（DVD）或其他光学存储、磁盒式磁带存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
一些实施例中，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，设置新能源年度计划交易电量；获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将所述年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于所述短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。
综上所述，本发明提供一种新能源交易电量的分解方法、装置、设备及介质，所述方法包括设置新能源年度计划交易电量；获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算年度计划交易电量在年度预测发电量中的占比；将占比与预设阈值进行对比，判断年度计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，将年度计划交易电量分解为月度计划交易电量；获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；将目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量，并基于短期和/或超短期出力预测数据计算现货交易电量。本申请提供的技术方案能够合理的确定新能源在不同时间尺度的交易电量，通过长-中-短期新能源功率预测结果，及时调整中长期合约电量的分配比例和总量。
可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的装置实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令方法的制造品，该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种新能源交易电量的分解方法，其特征在于，包括：
基于预设置方式设置新能源年度中长期计划交易电量；
所述预设置方式包括：根据新能源上一年度发电量设置、根据新能源本年度预测发电量设置、根据新能源历史中长期交易设置以及调整新能源预设置电量；
获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度中长期计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度中长期计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，根据历史月度交易数据对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量或根据预设比例对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量；存在风险时，则调整年度中长期计划交易电量；其中，所述预设阈值包括上限值和下限值；所述上限值为0.95，所述下限值为0.75；
获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量；
获取短期和/或超短期出力预测数据；
计算所述短期和/或超短期出力预测数据与短期和/或超短期计划交易电量的差，得到现货交易电量；
其中，所述获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量，包括：
获取新能源的历史发电数据，得到截止到交易前预设日的本年度已发电量，根据所述年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量，根据所述年内预测发电量得到相应的月度预测发电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则判断所述目标月预测发电量是否小于所述目标月度计划交易电量，若是，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量。
2.一种新能源交易电量的分解装置，其特征在于，包括：
设置模块，用于基于预设置方式设置新能源年度中长期计划交易电量；
所述预设置方式包括：根据新能源上一年度发电量设置、根据新能源本年度预测发电量设置、根据新能源历史中长期交易设置以及调整新能源预设置电量；
获取模块，用于获取新能源年出力预测数据，计算年度预测发电量，并计算所述年度中长期计划交易电量在所述年度预测发电量中的占比；
第一分解模块，用于将所述占比与预设阈值进行对比，判断所述年度中长期计划交易电量的设置是否存在风险，并在不存在风险时，根据历史月度交易数据对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量或根据预设比例对所述年度中长期计划交易电量分解为月度计划交易电量；存在风险时，则调整年度中长期计划交易电量；其中，所述预设阈值包括上限值和下限值；所述上限值为0.95，所述下限值为0.75；
调整模块，用于获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量；
第二分解模块，用于将所述目标月度计划交易电量分解为短期和/或超短期计划交易电量；
获取短期和/或超短期出力预测数据；
计算所述短期和/或超短期出力预测数据与短期和/或超短期计划交易电量的差，得到现货交易电量；
其中，所述获取新能源目标月出力预测数据，计算目标月预测发电量，并基于所述目标月预测发电量调整目标月度计划交易电量，包括：
获取新能源的历史发电数据，得到截止到交易前预设日的本年度已发电量，根据所述年出力预测数据计算得到截止到交易前预设日的年内预测发电量，根据所述年内预测发电量得到相应的月度预测发电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量小于等于所述年内预测发电量，所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量小于等于所述月度预测发电量，则判断所述目标月预测发电量是否小于所述目标月度计划交易电量，若是，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量；
如果所述本年度已发电量大于所述年内预测发电量，且所述目标月预测发电量大于所述月度预测发电量，则调整该月月度计划交易电量，否则保存该月月度计划交易电量。
3.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1中所述的新能源交易电量的分解方法。
4.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1中所述的新能源交易电量的分解方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118014319B (zh) * 2024-04-09 2024-07-09 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 电网综合计划的关联协同管理方法、装置、设备及介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102738833A (zh) * 2012-06-20 2012-10-17 湖北省电力公司 一种含风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法
CN107181255A (zh) * 2017-04-12 2017-09-19 中国电力科学研究院 一种机组越限电量的调整方法和装置
CN110310022A (zh) * 2019-06-18 2019-10-08 广州汇电云联互联网科技有限公司 一种基于电力现货市场价格的电厂月度发电计划分解方法
CN110517164A (zh) * 2019-08-19 2019-11-29 国网山西省电力公司 考虑中长期合约的发电计划曲线分解与结算方法及系统
CN111047077A (zh) * 2019-11-22 2020-04-21 中国电力科学研究院有限公司 一种新能源年度交易电量优化分解方法及系统
CN112949924A (zh) * 2021-03-09 2021-06-11 中国南方电网有限责任公司 考虑电量执行与调峰匹配的机组组合优化方法和控制器
CN116111597A (zh) * 2022-12-27 2023-05-12 国电南瑞科技股份有限公司 一种中长期调度计划的潮流断面场景集构建方法、系统、存储器及设备
CN116341816A (zh) * 2022-12-28 2023-06-27 国电南瑞科技股份有限公司 一种中长期调度计划多业务统筹协调方法、装置、存储器及设备

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130311347A1 (en) * 2012-05-21 2013-11-21 Deutsche Borse Ag Generalized order allocation system and method
US10290056B2 (en) * 2012-05-21 2019-05-14 Deutsche Borse Ag Computer-implemented matching method and engine

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102738833A (zh) * 2012-06-20 2012-10-17 湖北省电力公司 一种含风电的电力系统多时间尺度滚动协调调度方法
CN107181255A (zh) * 2017-04-12 2017-09-19 中国电力科学研究院 一种机组越限电量的调整方法和装置
CN110310022A (zh) * 2019-06-18 2019-10-08 广州汇电云联互联网科技有限公司 一种基于电力现货市场价格的电厂月度发电计划分解方法
CN110517164A (zh) * 2019-08-19 2019-11-29 国网山西省电力公司 考虑中长期合约的发电计划曲线分解与结算方法及系统
CN111047077A (zh) * 2019-11-22 2020-04-21 中国电力科学研究院有限公司 一种新能源年度交易电量优化分解方法及系统
CN112949924A (zh) * 2021-03-09 2021-06-11 中国南方电网有限责任公司 考虑电量执行与调峰匹配的机组组合优化方法和控制器
CN116111597A (zh) * 2022-12-27 2023-05-12 国电南瑞科技股份有限公司 一种中长期调度计划的潮流断面场景集构建方法、系统、存储器及设备
CN116341816A (zh) * 2022-12-28 2023-06-27 国电南瑞科技股份有限公司 一种中长期调度计划多业务统筹协调方法、装置、存储器及设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
" 计及优先级及电力平衡的新能源中长期交易电量分解方法";许彦平等;《电力系统自动化》(第17期);全文 *

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