基于大数据分析的新能源电力现货交易策略研究

引言

随着环境污染逐渐加剧和能源结构转型对能源需求的紧迫性，太阳能和风能等新兴能源已经开始崭露头角，并逐渐成为全球能源发展的主要焦点。虽然新能源发电的不稳定性和不可预测性给电力系统的稳定运行带来了不小的挑战，但这也为电力市场提供了灵活交易的新机会。大数据技术的出现，提供了一种全新的途径来分析这些错综复杂的数据，挖掘其内在价值，并为决策过程提供指导。

一、大数据分析技术概述

在新能源电力现货交易领域，常用的大数据分析技术主要包括数据挖掘、机器学习和深度学习等方法。数据挖掘的核心技术包括对大量数据进行关联规则的挖掘、聚类分析和分类研究等，目的是识别其可能存在的规律、关联和规则。例如，深入研究关联规则可以揭示新能源发电功率与气象状况之间的潜在联系，从而为未来的发电功率预测提供坚实的理论支撑。机器学习是一个横跨多个学科的交叉学科领域，其核心目标是让计算机能够利用数据驱动的方法来学习和预测各种模型。在新能源电力现货交易这一研究领域中，常用的机器学习技术包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及朴素贝叶斯等多种方法。这些计算技巧可以被应用于构建预测新能源发电功率与市场价格关系的模型。例如，支持向量机具有分析过去发电功率数据和相关影响因子数据的能力，可以建立发电功率与这些影响因子之间的非线性关系，从而预测未来的发电功率。深度学习作为机器学习的一个子领域，能够通过构建包含多个层次的神经网络模型，从大量的数据集中自动提取出复杂的模式和特性描述。深度学习在处理大数据和高维度信息方面表现出了显著的优势，特别是在新能源电力领域，长短期记忆网络（LSTM）是基于深度学习技术和像卷积神经网络（CNN）这类模型构建的，广泛用于预测发电功率和市场价格。这类模型能够准确地捕捉数据在时空维度上的各种特性，从而显著提升了预测的准确性。

二、基于大数据分析的新能源电力现货交易策略框架

（一）数据收集与预处理

在构建任何数据分析模型的过程中，数据采集始终是首要步骤，这对于新能源电力的现货交易策略具有特殊的重要性。广泛收集各类相关数据，这些数据不仅包括历史电力价格和新能源发电的预测数据（如风能和太阳能发电量等），还包括电力负荷的预测数据和政策变化与市场供需的关系。这种类型的数据有众多的来源和格式，因此预处理的步骤显得尤为重要。预处理的主要步骤包括数据的清洗、遗失数据的处理、异常数据的识别和处理等，并对这些数据进行标准化和规范化处理。在清理的过程中，必须确保没有重复、无效或不准确的信息；结合插值法和回归预测技术来确定缺失值；在进行异常值的分析时，结合业务逻辑来做出明智的决策并采取相应措施，这样才能确保某些特定的异常点不会对整体模型的输出产生负面效果。此外，所有的数据都被转化为适合模型处理的格式，例如，为确保数据的连续性和一致性，需要对时间序列数据进行再次采样处理。

（二）特征选择与提取

为了优化模型的表现，选择和提取特征变得尤为重要。在制定新能源电力的现货交易策略时，要从众多的数据集中筛选出对交易决策有直接影响的关键特点。这其中涵盖了多种因素，包括但不仅限于历史价格模式、新能源发电量波动、季节性影响以及各种政策变动指标等。通过采用方差分析、相关性分析以及递归特征消除（RFE）等多种特征筛选技术，识别核心特征，这不仅降低模型的复杂度，还显著提高了计算效率。此外，通过运用特征工程的方法，如创建衍生变量（如移动平均线、波动率指数等），能够进一步丰富特征集，从

而更有效地捕捉到更加复杂的模式。

（三）模型构建与训练

在选择了适当的特性和进行了初步的数据分析后，接下来是构建和训练模型。由于新能源电力市场的特殊性质，应选择合适的机器学习或深度学习模型，如时间序列分析模型、回归分析、随机森林和梯度提升树等。这些建模方法能够处理时间序列的数据，并捕获其发展的方向和周期性特征。在进行模型训练的过程中，交叉验证和参数优化是必要的，以便找到最优的模型参数并防止模型过度拟合。利用大数据的并行计算能力，可以明显地增强训练的效率。

（四）策略制定与实施

在策略制定上，需综合考虑新能源发电间歇性与波动性，并结合市场供需情况与政策方向来建构兼具弹性与适应性交易策略。若结合时间序列分析对未来电价趋势进行预测，并且将其与新能源发电的预测整合在一起，就能识别出最优交易时机及数量；为适应多变的市场，可考虑采用强化学习算法对实时交易策略进行动态地调整。在实施过程中，建立高效的信息处理系统和决策辅助系统是至关重要的，这不仅可以实现迅速的反应和自动化的执行策略，还可以减少不必要的人为干预，同时也能提高交易的效率和准确度。

（五）绩效评估与反馈

在评估交易策略的执行成果时，绩效评估扮演了至关重要的角色。通过将实际的交易成果与预先设定的目标进行对比，从盈利的可能性、风险管理的能力以及市场的适应性等多个维度对该策略进行全面评估。常用的评估准则包括收益率、风险调节的收益以及交易过程中产生的各种费用。此外，还需高度关注策略在新能源吸纳过程中的作用，以及这些策略对市场产生的影响。反馈机制应该涵盖定期回顾和即时调整两个方面，随着市场的变化和政策的调整，不断优化策略参数和格局，以实现持续的改进。

结语

基于大数据的分析，研究新能源电力的现货交易策略成为了应对新能源时代各种挑战并提升电力系统的适应能力和效益的核心策略。构建全面而高效的数据分析体系，不仅能更精确地预测市场趋势，作出更为科学和合适的交易决策，还能积极促进新能源的吸纳和应用，进一步推动能源结构的转型和升级。

参考文献：

[1] 刘思宇 , 肖雅 , 陈经纬 , 等 . 大数据技术在电力现货交易价格预测模型中的应用 [J]. 电子技术 , 2024(7):194-195.

[2] 兰艳超 . 基于大数据分析的电力现货交易决策支持系统设计与应用[J]. 电气技术与经济 , 2024(9):307-309.

[3] 杜龙 , 张志翔 . 大数据技术在电力市场交易中的应用 [J]. 自动化技术与应用 , 2019, 38(10):7.