基于电力现货辅助决策系统在售电公司应用实践研究

摘要：面对即将建成的全国电力现货市场，售电公司通过电力现货辅助决策系统建设，融合AI 与专家经验，为售电公司提供全流程决策支持，规避市场风险，实现售电公司在现货市场减亏盈利。关键词：电力改革；电力现货；辅助决策；智能算法

当前我国已形成“中长期+现货+辅助服务”与“省间+省内”协同的多级电力市场架构。根据《全国统一电力市场发展规划蓝皮书》，到 2025 年，全国统一电力市场将初步建成，实现全国基础性交易规则和技术标准基本规范统一，电力市场化交易规模逐步提高，促进新能源、储能等绿色低碳产业发展的市场交易和价格机制初步形成。售电公司将面临三重挑战：一是价格波动风险：现货电价实时波动（如部分现货省份峰谷差超 4 倍）；二是决策复杂：需同步处理负荷预测、报价策略、风险对冲等多维度数据；三是用户需求分化：工业用户需峰谷套利，出口型企业要求绿电溯源，新能源发电曲线与售电公司需求曲线无法匹配等实际问题。

一、系统核心功能与售电应用场景

（一）成本动态计算：燃料成本与边际成本预测。技术实现：通过融合省内机组煤耗历史数据、实时负荷及燃料价格波动，通过集成燃烧效率分析、传热特性建模、能量平衡计算等核心算法，目前四大关键成本指标预测综合准确率在80%左右。

（二）现货价格预测：多源数据融合的高精度模型。技术实现：输入数据包括历史电价、新能源出力、竞价空间、机组停运率、气象预警，披露数据、节假日修正等关键信息，通过AI 算法预测未来中长期及现货价格。

二、用户负荷精准预测

（一）基础数据与质量优化：数据来源主要以交易平台推送的用户数据为主，同时结合用户电费单、国网APP、排产计划、检修计划等多种因素进行修正，数据出现异常，通过均值法、曲线法等手段填补。

（二）用户差异化管理：体量较大用户或有独特生产特性的用户采用一企一策单独建模，避免单个用户偏差影响全局；中等用户以及部分小用户呈现相似特征，用电特性曲线相似；全小用户按电量分级打包，相互对冲电量风险。

（三）预测模型与方法：一是用历史电量法先模拟一条负荷曲线，完成初步预测；二是采用多层感知器（MLP）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法构建电力负荷预测模型。当前模型预测准确率已达 90% ，主要误差来源于原始数据中的异常值干扰。通过持续优化数据清洗流程、完善标准化处理机制，并结合历史数据积累的规模效应，预计模型准确率将稳步提升。

三、多模型整合与风险控制

针对不同风险承受能力的交易参与者，创新性地研发了多层次的风险管控智能系统。该系统能够根据用户的投资风格和风险偏好，运用先进的算法模型，智能生成个性化的风险控制方案。在交易前阶段，系统会自动收集整理相关市场数据，建立完整的交易数据库；在交易过程中，提供实时模拟交易环境，支持多种策略的推演和验证；在交易完成后，还能自动生成详细的交易复盘报告，帮助用户总结经验教训。通过这一整套智能化解决方案，原本需要平均 1 小时才能完成的各个环节，现在仅需 5 分钟即可高效完成，不仅大幅提升了工作效率，更将人为操作失误率降低了90%以上，显著提升了交易的安全性和可靠性。

四、数据整理与可视化

通过构建"数据采集-数据处理-数据上传-系统加载"的智能化流水线，全面打破了交易中心与现货辅助决策系统之间的数据交互屏障，彻底消除了原有的数据孤岛现象，实现了跨系统间的数据高效流通与无缝对接。在此坚实的数据基础之上，我们精心设计并建立了由基础原始指标、中间计算指标和决策系统指标组成的三级递进式指标体系架构，不仅实现了对海量数据的深度整合与标准化处理，更通过精细化的数据分类管理，确保了数据的一致性与准确性。依托这一完善的指标体系，系统能够灵活支持多维度、多层次的指标计算与可视化展示功能，为业务分析人员提供了覆盖全面、数据精准且呈现形式多样化的专业数据视图，有效助力其快速实现火电与新能源中长期曲线融合，多方案展示售电公司交易不同曲线后的盈亏情况，从而做出更加科学合理的业务决策，显著提升了企业的运营效率和市场竞争力。

五、实践案例：售电公司收益提升路径

江西某售电公司在电力市场化交易过程中面临诸多实际困难：首先，在用户侧用电需求预测方面存在明显短板，由于缺乏科学有效的预测模型和数据分析手段，导致对用户用电曲线的预测准确度较低，这直接影响了公司中长期电力持仓策略的制定和执行效果；其次，在电力市场价格预测方面也存在较大偏差，无论是日前市场还是实时市场的电价预测都难以达到理想精度，造成交易策略执行效果不佳，而公司又缺乏有效的技术手段来改善这一状况。

为解决这些痛点问题，该公司积极推进电力现货辅助决策系统的建设并成功投入使用。系统运行后成效显著：在连续两个月的现货结算试运行期间，现货结算电价均比中长期合约电价低1 分钱/千瓦时以上，仅此一项就为公司代理用户节约电费支出超过 150 万元。随着系统运行时间的延长，交易数据库不断积累和完善，系统对现货市场价格的预测准确率呈现稳步提升态势。此外，为进一步提高预测精度，公司正在积极调研引入气象卫星数据和基地微气候数据等多元信息模块，通过融合多源数据来构建更加精准的预测模型。可以预见，随着这些技术措施的逐步落地实施，公司的电力需求预测和价格预测能力将得到持续提升，为电力交易决策提供更加可靠的数据支撑。

结语：

电力现货辅助决策系统正逐渐成为售电公司的“超级大脑”。借助成本精准核算、价格预判、用户画像、风险对冲以及数据可视化的闭环流程，推动售电服务从价差套利模式向能源增值生态模式转变。未来，该系统需要在政策适配性、技术开放性和生态协同性方面持续取得突破。

参考文献

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