【技術實現步驟摘要】
本申請涉及電力市場交易，尤其涉及非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法和系統。
技術介紹
1、近年來，電力市場化進程在全球范圍內迅速發展，特別是在我國，各試點市場依據自身獨特的電網結構和地域特性，正穩步推進電力市場化改革。這一過程不僅涉及交易規則和品種的持續完善，還包括市場參與主體的多元化，如發電企業、售電公司、用電客戶和第三方服務提供商等。這些措施旨在建立一個更加穩定、安全和高效的電力市場體系。在這一體系中，中長期市場扮演著至關重要的角色。它通過提供固定期限的電力交易合同，幫助市場參與者鎖定未來一段時間內的電價和電力供應，從而有效維護了電力產銷關系的穩定性。此外，中長期市場還有助于穩定電價波動，為市場參與者提供預見性和計劃性，進而促進電力投資的合理化。同時，它也為市場參與者提供了規避價格風險和供需風險的手段，增強了電力市場的抗風險能力。
2、根據《河北南部電網2024年中長期交易工作方案》，現階段，在每月統一結算時，中長期超發(用)、少發(用)2段電量偏差大于實際發電量3％時，根據不同時段類型有不同的懲罰系數。其中，根據河北南網劃分的中長期尖段、峰段、平段、谷段四類時段，在任一時段下實發電量高于持倉量的部分可視為超發電量，當超發電量大于3％時，根據上述時段類型會取市場中長期均價的0.95、0.95、0.9、0.85倍作為該部分電量的結算價格，反之實發電量低于持倉量的部分視為少發電量，少發電量以市場中長期均價的1.05倍作為結算價格。市場主體在申報中長期電量時由于電量數據量較大，且預測的實發電量和當前持倉電量數據
3、現有的技術內，關于中長期的交易策略方法所適用的范圍均為電力現貨市場模式的中長期交易，該類交易以現貨電價與中長期價格的偏差作為交易參考策略，該策略與現貨電價預測結果具有極強的相關性，必須根據預測電價來執行價格推薦；現有技術中，河北南網電力市場中長期交易策略的制定主要依賴于人工經驗，缺乏有效的數據支持和科學的計算方法，導致交易策略的不確定性和效率低下；此外，現有技術適用的對象多為單一的中長期交易類型，鮮有適用于所有中長期交易類型的技術路線。介于河北南網當前所處的電力市場模式為非現貨模式，中長期交易的參考因素主要為市場的考核電量范圍以及考核價格范圍，現有技術路線并不匹配這種交易方式，也不能提供相應的策略支撐。
4、現有技術中，河北南網電力市場中長期交易策略的制定主要依賴于人工經驗，缺乏有效的數據支持和科學的計算方法，導致交易策略的不確定性和效率低下，且交易策略普遍具有傾向性，對不同的中長期交易方式提供不同的交易策略，策略的方向和目的都不統一，提高了交易員的學習和理解成本。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的在于提供非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法和系統，以解決現有技術中河北南網電力市場中長期交易策略的制定主要依賴于人工經驗，缺乏有效的數據支持和科學的計算方法，且交易策略普遍具有傾向性，對不同的中長期交易方式提供不同的交易策略，策略的方向和目的都不統一的問題。
2、根據本專利技術實施例的第一方面，提供非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法，包括：
3、得到非現貨模式下電力市場中待測試的相關數據；其中，所述相關數據包括：預測發電量、市場懲罰系數、上月市場交易結果、市場化電量比例、持倉量偏差比例、持倉數據、省間現貨數據；
4、其中，所述持倉數據，包括：交易機組當前的總持倉量、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量，該數據由各參與主體自主產生；
5、將所述非現貨模式下電力市場中待測試的相關數據，輸入預設的非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦模型中，輸出交易方向、交易電價的推薦形式。
6、進一步地，所述將所述非現貨模式下電力市場中待測試的相關數據，輸入預設的非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦模型中，輸出交易方向、交易電價的推薦形式，包括：
7、根據所述預測發電量、市場化電量比例、持倉量偏差比例、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量數據，計算得到交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限，以及持倉電量下限；
8、利用所述交易機組在該時段中長期交易的持倉量上限，以及持倉量下限，以及交易機組當前的總持倉量，進行交易方向的推薦；
9、利用交易方向的推薦結果，結合上月市場交易結果和懲罰系數，計算得到推薦的交易電價；
10、其中，懲罰系數，包括：市場超發懲罰系數、市場少發懲罰系數。
11、進一步地，所述根據所述預測發電量、持倉量偏差比例、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量數據，計算得到交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限，以及持倉電量下限，包括：
12、利用所述預測發電量、市場化電量比例、持倉量偏差比例、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量數據，根據預設的持倉電量上下限計算公式，得到交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限，以及持倉電量下限；
13、其中，所述預設的持倉電量上下限計算公式，包括：
14、qt1max＝(qt1預測×γ-qt1省間外送-qt1省間現貨)/(1-λ)
15、qt1min?＝?(qt1預測×λ-?qt1省間外送?-?qt1省間現貨)?/?(1+λ)???????????(1)
16、其中，qt1max表示交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限、qt1預測表示預測發電量、γ表示市場化電量比例、qt1省間外送表示省間外送合同持倉量、qt1省間現貨表示上下調交易類型合同持倉量數據；
17、其中，qt1min表示交易機組在該時段中長期交易的持倉電量下限；λ表示持倉量偏差比例。
18、進一步地，所述利用所述交易機組在該時段中長期交易的持倉量上限，以及持倉量下限，以及交易機組當前的總持倉量，進行交易方向的推薦，包括：
19、利用所述交易機組在該時段中長期交易的持倉量上限，以及持倉量下限，以及交易機組當前的總持倉量，通過預設的推薦電量上下限計算公式，計算得到推薦電量上限、以及推薦電量下限；
20、利用所述推薦電量上限、以及推薦電量下限，進行交易方向的推薦。
21、進一步地，所述預設的推薦電量上下限計算公式，包括：
22、qt1推薦上限＝qt1max+qt1省間外送+qt1省間現貨-qt1上下調×λ-qt1持倉
23、qt1推薦下限＝qt1min+qt1省間外送+qt1省間現貨-qt1上下調×λ-qt1持倉?????????(2)
24、其中，qt1推薦上限表示推薦交易電量上限、qt1max表示交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限、qt1上下調表示上下調交易類型合同持倉量、qt1持倉表示交易機組當前的總持倉量；
25、qt1推薦下限表示推薦交本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述非現貨模式下電力市場中待測試的相關數據，輸入預設的非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦模型中，輸出交易方向、交易電價的推薦形式，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測發電量、持倉量偏差比例、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量數據，計算得到交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限，以及持倉電量下限，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述交易機組在該時段中長期交易的持倉量上限，以及持倉量下限，以及交易機組當前的總持倉量，進行交易方向的推薦，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設的推薦電量上下限計算公式，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述推薦電量上限、以及推薦電量下限，進行交易方向的推薦，包括：
7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用交易方向的推薦結果，結合預設的上月
8.非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦系統，應用于權利要求1-7中任一項所述非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述非現貨模式下電力市場中待測試的相關數據，輸入預設的非現貨模式下電力市場中長期交易策略推薦模型中，輸出交易方向、交易電價的推薦形式，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測發電量、持倉量偏差比例、省間外送合同持倉量、上下調交易類型合同持倉量數據，計算得到交易機組在該時段中長期交易的持倉電量上限，以及持倉電量下限，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述交易機組在該時段中長期交易的持倉量上限，以...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁煒，韋存海，肖蔚然，馬杰，韓曉冉，杜曉坤，何益，武范彬，馬亞銘，高航，李維超，舒欣，耿曉伶，馬云峰，李相東，張仕濤，劉成，柳楊，趙崢，王博宇，王志勇，
申請(專利權)人：國家電投集團河北電力有限公司，
類型：發明
國別省市：
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