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四、某发电企业专工:精准预测如何做到?市场千变万化,历史数据有参考价值,但电力用户的经营决策很难判断;对大系统而言恐怕有一定可行性,要实现售电公司对电力用户而言,精准预测很难做到,另外本身也会允许有偏差的。
有小伙伴回答:股市和期货市场里也有量化模型。真是太机智了,不过电力行业本身也有成功经验可以借鉴,比如美国这类电力市场相对成熟的国家,就有很多针对不同行业的大工业用户的精准用电量预测,像时间序列、支持向量机、神经网络、生产计划、综合预测法等结合,通过我们的实际数据验证,酒店、商场、化工、水泥等各类用户日用电量预测准确率基本能接近90%。不过坏消息是,广东新规没有偏差容忍量了,也没有年内滚动了,所以,负荷预测的准确度直接就是钱了。
五、某发电企业专工:你有不同用户模型我相信!但我觉得未来更多地是靠规则和技术去引导大家去适应市场,就如电厂AGC投入率、以及负荷曲线考核一样。如果电力市场规则中同样有偏差规则适用于用户,可能就会好很多。正常情况下模型可能准确程度较高,但在产能严重过剩的一些行业,很难做到准确预测,它自身的生产很可能就是没规律的。
这个问题我也觉得很有价值,就像现在并网发电机组接受的《两个细则》考核与补偿一样,电力市场也在重现考核与补偿,比如现在广东新规草案中偏差电量没有3%或5%的免考核量了,这就是靠规则和技术去引导大家适应市场。未来一定会要求大家申报用电负荷曲线,就像现在对发电厂的发电计划考核一样,不但控制电量,还按时段控制负荷,这样令系统更平稳、更高效。《两个细则》中的补偿,未来会直接变成电力市场中的辅助服务,例如深度调峰。这个时候,作为市场主体,有电力大数据的思路就更重要了,假设你有了用电负荷预测,你还知道各发电主体的出力预测和深度调峰能力,你在进行深度调峰竞价的时候就有依据了,选择最适合自己的价格,既可以让电网购买你的服务又不至于极低的价格中标,比现在的广东市场电量集中竞价还要靠数据说话。所以,未来的电力市场,离开了大数据,你终将出局。
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