售電公司如何在泛在電力物聯網環境下制定報價策略？
1 研究背景隨著電力體制改革的不斷深入，科技革命與產業革命正在跨界融合，在此背景下，國網公司提出了泛在電力物聯網建設目標。泛在電力物
1.研究背景
隨著電力體制改革的不斷深入，科技革命與產業革命正在跨界融合，在此背景下，國網公司提出了泛在電力物聯網建設目標。泛在電力物聯網的建設與發展，將充分推動“大云物移智鏈”等現代信息技術的應用，大力提升數據的自動采集和自動獲取能力，使得在傳統電力行業實現數據價值的深度挖掘成為可能。
（來源：微信公眾號“電網技術”ID：dwjs1957 作者：編輯部）
在新電改深入的過程中，電力市場售電側逐漸向社會開放，大量新興售電公司涌入電力市場，競爭環境日益激烈。大量市場參與主體的涌入產生了海量繁復的大數據，但基礎數據連接難以下沉，單個小數據價值密度低，并不能直接利用。泛在電力物聯網公共云平臺通過集合存儲，可實現數據資源整合。
如何利用大數據提出更為有效的報價策略，增強市場競爭力，持續提升盈利能力，是售電公司需首要關注的關鍵問題。因此，針對綜合能源型售電公司進行報價策略研究是十分必要的。
2.解決的問題及意義
在泛在電力物聯網平臺構建的大數據應用背景下，新興售電公司如何利用龐大的數據信息在電力市場競爭中獲得最大利潤是其最為關注的核心問題。本文針對綜合能源型售電公司，圍繞報價策略的兩大核心要素：上網電量和上網電價策略的制定展開研究，構建了含火電和風電的綜合能源發電商成立的售電公司參與電力市場競爭的報價策略模型。
針對上網電量，以泛在物聯網提供的實時全面數據信息平臺為基礎，創新性地構建了基于“氣象相似日”和附加自適應動態規劃校正環節的小波神經網絡的短期負荷預測模型，提高了用戶負荷需求預測的準確度，對比結果如圖1所示。
針對上網電價，通過模糊聚類的方法對收集到的全面實時數據進行聚類形成預測樣本集，創新性構建可提高預測精度的GA-BP神經網絡模型對電力市場短期出清電價進行預測，具體流程如圖2所示。
最后基于泛在數據下報價的概率密度函數，構建了售電公司的貝葉斯博弈競價模型，通過求取貝葉斯納什均衡解得到最優電力報價策略。
基于模型的研究，可以增強售電公司參與市場交易的精度和成功率。研究結果表明，所提模型和方法可提高市場整體運行效率，使社會效益達到最大化。
圖1 利用泛在數據前后預測值和預測輸入均值對比
圖2 基于模糊聚類的GA-BP神經網絡預測流程
3.結論
泛在電力物聯網建設為參與電力市場競爭的各主體提供了有利平臺，在探究利用云計算和大數據制定報價策略的過程中，本文提供了一種新的思路和方法，初步獲得了以下結論供市場主體參考：
1）采用基于“氣象相似日”的帶自適應動態規劃校正的WNN模型進行負荷預測時，在泛在電力物聯網的大數據支撐下，負荷預測精度將有所提高。
2）采用基于模糊聚類的GA-BP神經網絡進行短期電價預測時，依托泛在電力物聯網的全時空數據，電價預測值與實際值偏差變小，預測結果更具參考價值。
3）通過泛在平臺的海量數據可以對售電成本進行更加準確的概率描述，從而在求解貝葉斯競價博弈模型時可以得到質量更好的納什均衡解。
后續研究方向
泛在電力物聯網的構建使萬物互聯，數據信息呈爆炸式增長，后續將主要針對泛在電力物聯網云平臺提供的海量數據如何進行有效深度挖掘這一問題進行深入研究，包括數據庫的開發，如何精準迅速的獲取數據信息，以及高效快速的進行數據處理等。
參 文 格 式
彭謙,周曉潔,楊睿,賈梧桐.泛在電力物聯網環境下的綜合能源型售電公司參與電力市場競爭的報價策略研究[J/OL].電網技術:1-8[2019-0902].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20190731.1348.003.html.
相關文獻
張曉萱，薛松，楊素．售電側市場放開國際經驗及其啟示[J]．電力系統自動化，2016，40(9)：1-8．
孔祥玉，張禹森，楊世海，等．市場機制下考慮風險的售電公司日前電價決策方法[J]．電網技術，2019，43(3)：935-943．
國網信息通信產業集團有限公司董事長、黨委書記王政濤．推動信通科技創新，支撐泛在電力物聯網建設[N]．國家電網報，2019-06-13(003)．
作者介紹
彭謙(1980)，男，博士，教授級高級工程師，主要研究方向為電網規劃、咨詢，獲省部級獎10余項，發表論文30余篇，國家級發明專利3項，軟件著作權10項，E-mail：PQ.ncepu@163.com。
周曉潔(1994)，女，碩士，主要研究方向為電力市場，發表SCI論文3篇，EI論文2篇，核心及會議若干，E-mail：15631292227@163.com。
原標題:售電公司如何在泛在電力物聯網環境下制定報價策略？
責任編輯：葉雨田
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