深度报告-2026-02-27-华北电力大学-电力中长期交易与现货交易解析_33页_3mb

电力中长期交易与现货交易解析总结

核心内容概述

本文系统分析了电力市场中多级交易机制及流程，重点探讨了中长期与现货市场联合交易方案、用户侧现货-辅劣服务市场联合交易决策以及源侧机组在多市场中的联合交易策略。内容涵盖了电力市场的基本结构、交易模型、负荷预测、不确定性处理及多市场联合优化方法。

主要观点

1. 多级电力市场交易机制和流程研究

• 现货市场：作为电力市场最基础的部分，交易涉及即时或短期的电力供需，价格由市场供需关系和天气等因素决定。

• 中长期市场：交易时间范围较长，一般为数月到数年，涉及电力供应合同或长期购买协议，交易量大，参与者包括发电企业、供电公司和大型工业用户。

• 辅劣服务市场：提供调频、调峰、无功补偿等非直接满足电力需求的服务，价格由市场供需和机组调节能力决定。

• 市场交易架构：电力现货市场成员包括经营主体、电网企业和市场运营机构，目前以中长期市场为基础，现货市场为补充。现货市场分为日前市场和实时市场，日前市场是主要交易平台，实时市场用于应对短期波动。

• 中长期市场模型：包括双边协商和集中竞价两种模式，分别用于不同交易场景，价格和电量由市场规则和优化算法确定。

• 现货市场模型：采用安全约束机组组合（SCUC）和安全约束经济调度（SCED）模型，目标函数为社会福利最大化，同时考虑供需平衡、线路潮流约束等。

关键信息

1.1 电力市场基本概况

• 现货市场：短期、即时交易，价格波动大，参与者为发电企业、交易商和大用户。
• 中长期市场：长期交易，合同价格稳定，参与者为发电企业、供电公司和大型工业用户。
• 辅劣服务市场：非直接供电服务，用于系统稳定，参与者为具备灵活性的机组和供电公司。

1.2 多市场交易流程

• 电力交易以中长期市场为基础，现货市场为补充。
• 现货市场分为日前市场和实时市场，日前市场提前一天确定次日的电力平衡，实时市场在运行前两小时进行滚动出清。
• 中长期市场中的电量可分解为分时电量，用于日前和实时市场的调度。

1.3 中长期交易模型

• 双边协商模型：多对多交易，价格由双方协商确定，使用特定公式计算价格上下限。
• 集中竞价模型：统一出清，不考虑价格弹性，价格公式为 $P_{ebid} = E\cos t_{j,t}(1 + mar_{j,ave})$。
• 现货市场出清模型：基于安全约束的混合整数规划模型，价格由影子价格理论确定。

1.4 辅劣服务市场模型

• 火电机组调峰分为三个阶段：基本调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰，对应不同的调节能力和成本。
• 建立调峰容量计算模型，用于评估机组在不同时间段的调峰能力。

面向用户的多市场联合交易决策

2.1 电力负荷预测分类

• 电力负荷预测分为超短期、短期、中期和长期。
• 根据实际需求，主要进行中长期负荷预测，结合气象数据进行分析。

2.2 基于聚类的季节性负荷分类

• 采用K-means聚类算法划分季节性负荷，结合CART决策树确定最佳划分点。
• 候温作为分类特征，提高预测精度和适用性。

2.3 基于CSO优化的ORELM季节性负荷预测模型

• 构建基于余弦相似度的聚类模型，使用CART算法进行分类。
• 结合非参数核密度拟合方法，建立分季典型日负荷曲线，提升预测准确度。

2.4 中长期与现货联合交易方案决策

• 不同交易策略下，中长期和现货市场的优化结果差异显著。
• 策略三（中长期交易89.3%，现货交易10.7%）在95%置信区间下总成本最低，分别比策略一和策略二降低5.29%和5.79%。

2.5 多市场联合不确定性优化模型

• 构建风险-机会联合决策框架，考虑系统运行成本、调峰空间、偏差考核等约束条件。
• 使用双目标优化模型，实现运行成本最小化与调峰空间最大化。

源侧机组多市场联合交易决策

4.1 技术特征识别与影响分析

• 识别源侧机组在现货市场中的技术特性，如爬坡速率、负载变化、速度发励率等。
• 分析不同调节方式对供料、燃烧、收电、水务等系统的影响。

4.2 燃煤机组多维表征模型提取技术

• 构建燃煤机组在不同调节方式下的效率和碳排放模型。
• 分析不同调节深度和负载水平对机组经济性和碳排放的影响。

4.3 多市场组合交易决策优化技术

• 考虑长短期交易价格差异和机组灵活性，构建多市场联合收益量化模型。
• 优化资源分配方法，实现多市场交易的综合收益最大化。

4.4 多市场-多机组混合决策优化技术

• 分析不同市场交易方案对机组的交叉影响。
• 构建多机组优势工况及协同空间，提升市场交易的效率和收益。

总结

本文全面解析了电力市场中多级交易机制及流程，提出基于聚类和CART的季节性负荷预测方法，构建了中长期与现货市场联合交易模型，以及面向用户和源侧机组的多市场联合优化策略。研究重点在于如何在不同时间尺度下协调市场交易，降低不确定性带来的风险，提高系统运行效率和经济效益。