基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的電力現(xiàn)貨市場清算方法及其應(yīng)用

龍?zhí)K巖，盛祥祥，周天翔，王一凡，許玉潔

（中國電力科學(xué)研究院有限公司，江蘇省南京市210003）

0 引言

市場結(jié)算機構(gòu)會依據(jù)市場主體的計量數(shù)據(jù)、交易結(jié)果等數(shù)據(jù)，按照結(jié)算規(guī)則定期進行市場結(jié)算與費用收取及支付。由于計量數(shù)據(jù)差錯、歷史數(shù)據(jù)修正、結(jié)算規(guī)則調(diào)整或合同發(fā)生變更等原因，需要對已經(jīng)財務(wù)支付的結(jié)算賬單進行歷史數(shù)據(jù)的追補重算，重算結(jié)果須與歷史結(jié)算單據(jù)進行對比，形成追補清算賬單，實現(xiàn)對偏差費用的處理。

中長期市場下，結(jié)算是以月度為周期開展，由于結(jié)算數(shù)據(jù)規(guī)模小、結(jié)算周期長，月度數(shù)據(jù)出現(xiàn)差錯的機會也較小，因此在中長期市場，數(shù)據(jù)清算處理頻率與難度都較低，即使出現(xiàn)清算也是采用追補的方式進行處理。隨著中國電力現(xiàn)貨市場的快速推進［1-3］，電力交易結(jié)算、清算數(shù)據(jù)粒度由月度發(fā)展為以15 min或1 h 為周期，業(yè)務(wù)處理周期由月度發(fā)展為按日清分計算，同時需要對分鐘級的計量、分時交易等數(shù)據(jù)進行完整的數(shù)據(jù)版本管理。另外，各省受電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、供需水平、歷史問題等影響，電力現(xiàn)貨市場清算規(guī)則復(fù)雜且不統(tǒng)一，給清算系統(tǒng)研發(fā)也帶來較大困難，相比于中長期市場，現(xiàn)貨市場清算系統(tǒng)需要解決數(shù)據(jù)的版本化、復(fù)雜規(guī)則的靈活計算及分鐘級數(shù)據(jù)的高頻日清計算、大規(guī)模數(shù)據(jù)的高性能快速計算等問題。因此，亟須研究面向現(xiàn)貨市場大規(guī)模數(shù)據(jù)的高性能、通用型清算系統(tǒng)構(gòu)建方法。

文獻(xiàn)［4-6］研究了基于模塊化的清算系統(tǒng)實現(xiàn)方法；文獻(xiàn)［7］通過建立構(gòu)件化分層模型，實現(xiàn)對清算業(yè)務(wù)的靈活適應(yīng)；文獻(xiàn)［8］提出了面向服務(wù)的組件化方法以便于功能擴展。上述清算系統(tǒng)設(shè)計基于傳統(tǒng)行式數(shù)據(jù)庫進行存儲，未考慮面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的計算效率問題。另外，在業(yè)務(wù)擴展方面，雖然有一定靈活性，但面臨變化的需求，仍需重新建立模型及進行軟件升級，帶來了較高的系統(tǒng)維護代價。文獻(xiàn)［9］采用分布式數(shù)據(jù)庫存儲提升清算的計算性能，通過并行處理可以一定程度上緩解性能問題，但其在內(nèi)在的計算邏輯上依然存在計算效率較低的問題。目前全國統(tǒng)一市場正在建立，也對未來技術(shù)支持系統(tǒng)的發(fā)展方向作了頂層設(shè)計［10-12］，各省電力市場發(fā)展迅速［13-14］，同時現(xiàn)貨試點省份在前期的基礎(chǔ)上還要進一步開展現(xiàn)貨市場連續(xù)試結(jié)算［15-17］，因此亟須研究一套有效的方法解決靈活清算、快速清算這一系統(tǒng)難題。

本文提出了基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的沙盒式清算方法，可解決上述技術(shù)面臨的局限。通過運用多維數(shù)據(jù)立方體模型實現(xiàn)清算數(shù)據(jù)的模型標(biāo)準(zhǔn)化，引入沙盒原理［18-19］實現(xiàn)清算數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)的隔離，利用列式計算技術(shù)實現(xiàn)清算的快速對比計算，同時解決清算的靈活性問題與計算性能問題。最后，通過上述技術(shù)研制了清算系統(tǒng)，實際應(yīng)用也證明了該方法的有效性和可靠性。

1 沙盒技術(shù)

沙盒（Sandbox）［20］是一種安全機制，目的是為運行中的程序和資源提供隔離的環(huán)境，運行過程和運行結(jié)果對沙盒以外的系統(tǒng)環(huán)境不會產(chǎn)生任何影響。本文應(yīng)用沙盒技術(shù)理念，提出了沙盒式的清算系統(tǒng)設(shè)計，將清算的數(shù)據(jù)資源、業(yè)務(wù)動作、算法邏輯重新定向到沙盒環(huán)境中，與生產(chǎn)系統(tǒng)相對獨立，可實現(xiàn)隔離式的數(shù)據(jù)版本化。

傳統(tǒng)清算方式是利用生產(chǎn)環(huán)境資源，通過修正前置數(shù)據(jù)、補增數(shù)據(jù)或調(diào)整計算邏輯規(guī)則等直接修改生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)重算，從而對生產(chǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖擊。在沙盒清算方式下，將數(shù)據(jù)劃分出隔離區(qū)域，將歷史結(jié)算的數(shù)據(jù)模型、邏輯算法與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)重載至沙盒環(huán)境，由于將清算行為封閉在固定的隔離環(huán)境中，因此不會對生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。當(dāng)清算發(fā)生時，沙盒環(huán)境可與生產(chǎn)環(huán)境并行處理，清算計算完成后，將生產(chǎn)系統(tǒng)的歷史結(jié)果與清算重算結(jié)果進行偏差計算，形成追補清算數(shù)據(jù)賬單。清算系統(tǒng)的沙盒數(shù)據(jù)原理如附錄A 圖A1 所示。

2 基于數(shù)據(jù)立方體的算子庫模型

2.1 維度分解

電力現(xiàn)貨市場中的數(shù)據(jù)具有周期時變、維度復(fù)雜、口徑多樣等特征，為實現(xiàn)清算的靈活計算，必須要實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)一構(gòu)建，則前提是先建立維度集合及維度之間的關(guān)系。因此，首先參考數(shù)據(jù)倉庫的典型建模方法，建立面向主體、屬性和業(yè)務(wù)的概念模 型［21］，然 后 依 據(jù) 維 度 交 織 的 特 點，建 立E-R 模型［22-23］，如 附 錄A 圖A2 所 示，該 模 型 以 星 形 模 式（star schema）為基礎(chǔ)，按照維度建模法［24］對電力市場交易維度建立維度集合。

2.1.1 市場維度類

市場類型:電能市場、輔助服務(wù)市場、容量市場、輸電權(quán)市場等。

2.1.2 交易維度類

1）交易周期:中長期交易、日前交易、日內(nèi)交易、實時交易等。

2）交易方式:雙邊協(xié)商、集中競價、掛牌交易、省間交易、轉(zhuǎn)讓交易等。

2.1.3 主體維度類

1）發(fā)電類主體:發(fā)電企業(yè)、發(fā)電機組等。

2）用電類主體:電力用戶、售電公司等。

3）輸電類主體:電網(wǎng)公司、地方電網(wǎng)、獨立配電網(wǎng)售電商等。

4）計量類主體:計量關(guān)口、負(fù)荷單元等。

2.1.4 口徑維度類

1）電量口徑:上網(wǎng)、發(fā)電、下網(wǎng)。

2）計量口徑:增量數(shù)據(jù)、底碼數(shù)據(jù)。

3）價格口徑:批復(fù)價格、合約價格、交易價格、環(huán)保補貼價格、考核價格等。

文中僅列舉部分維度，鑒于電力交易維度的復(fù)雜性，需要研究建立多維數(shù)據(jù)的管理模型，實現(xiàn)對電力交易維度進行統(tǒng)一建模與靈活擴展。

2.2 多維數(shù)據(jù)立方體

多維數(shù)據(jù)立方體［25-26］是基于維度和量度（即事實）組合形成的多維矩陣，通過提取各維度間的主外鍵特征關(guān)系及量度間的層次關(guān)系，將電力交易E-R模型轉(zhuǎn)換成多維度、多層級的數(shù)據(jù)立方體。數(shù)據(jù)立體維度可高于3 維，本文以3 維為例，建立如圖1 所示的多維數(shù)據(jù)立方體模型。圖中數(shù)據(jù)表示2019 年10 月1 日至5 日期間每天10:30 的現(xiàn)貨市場交易電量，單位為kW ?h，交易品種包括基數(shù)合約、直接交易、日前交易、實時交易。現(xiàn)貨批發(fā)市場中發(fā)電機組同時參與合約，機組發(fā)電類型包括火電、新能源。交易結(jié)果的E-R 模型建立好之后，將其轉(zhuǎn)換為多維立方體模型，通過多維立方體形成的統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以快速找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為后續(xù)的數(shù)據(jù)計算提供統(tǒng)一的模型支撐。當(dāng)出現(xiàn)增加新的交易品種或交易周期等情況時，會在維度分解中增加相應(yīng)的維度，從而實現(xiàn)模型的靈活適應(yīng)。完整的多維數(shù)據(jù)立方體模型由多維數(shù)組、屬性數(shù)據(jù)、量度數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)內(nèi)部對象之間的關(guān)系構(gòu)成，包括模型元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

圖1 多維數(shù)據(jù)立方體模型Fig.1 Cube model of multidimensional data

2.3 算子庫模型

將輸入/輸出（I/O）模型的多維立方體數(shù)據(jù)描述為一個4 元數(shù)組C={ D，M，V，r }，其定義為:①D={d1，d2，…，di}為維度集合；②M ={m1，m2，…，mj}為量度集合；③V={v1，v2，…，vk，…，vt}為值集，代表量度的實際值；④r 表示維度對應(yīng)到值集的映射關(guān)系，即{d1，d2，…，di}→vk。

計算模型f 描述為輸入到輸出數(shù)據(jù)模型之間的邏輯計算關(guān)系，定義f 為:

式中:{i1，i2，…，im}為輸入多維數(shù)據(jù)立方體的數(shù)據(jù)集合；{o1，o2，…，on}為輸出結(jié)果的多維立方體的數(shù)據(jù)集合；{ p1，p2，…，pr}為計算參數(shù)集合，通常為維度對應(yīng)的已知量；{b1，b2，…，bs}為約束條件集合，一般為數(shù)據(jù)模型的篩選或過濾條件，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)立方體之間的邏輯運算，整體框架如圖2 所示。

圖2 基于算子庫的多維數(shù)據(jù)立方體模型Fig.2 Operator base-based cube model of multidimensional data

計算模型f 引用算子實現(xiàn)數(shù)據(jù)立方體之間的邏輯運算，為集中管理算子集合，建立算子庫實現(xiàn)統(tǒng)一管理與定義，具體見表1。同時可對基礎(chǔ)算子進行擴展，通過算子之間的組合配置建立形成復(fù)合函數(shù)或復(fù)雜運算邏輯下的擴展算子。由于數(shù)據(jù)立方體和算子都采用了統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)定義，因此可通過靈活定義的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)立方體之間的邏輯運算，并由此靈活支撐電能、輔助服務(wù)及不平衡費用等結(jié)算規(guī)則。

表1 算子庫定義Table 1 Definition of operator base

3 構(gòu)建列式數(shù)據(jù)倉

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是2 維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，按行進行存儲。為了提高訪問性能，一般需要在主體、時間、科目數(shù)據(jù)列建立索引，對于復(fù)雜查詢要占用更多的I/O 資源。即便采用讀寫分離以及分區(qū)分表等性能提升技術(shù)，一定程度上能緩解讀寫數(shù)據(jù)效率問題，但隨著數(shù)據(jù)量的快速增長，限于關(guān)系數(shù)據(jù)庫行存儲的技術(shù)特性，數(shù)據(jù)庫性能仍然不易穩(wěn)定控制，必須配備足夠的技術(shù)團隊隨時進行性能調(diào)優(yōu)與應(yīng)急處理，系統(tǒng)建設(shè)與后期維護的代價隨之升高。因此，隨著電力現(xiàn)貨市場數(shù)據(jù)的快速膨脹與復(fù)雜度的不斷提高，對于面向海量數(shù)據(jù)的清算計算，必須從技術(shù)方法上解決數(shù)據(jù)處理的性能瓶頸問題。

3.1 列式存儲結(jié)構(gòu)

列式數(shù)據(jù)庫［27］是以數(shù)據(jù)列為單元進行數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，每個單元單獨存儲，其數(shù)據(jù)本身即是索引，減少了額外索引的空間開銷。

將多維數(shù)據(jù)立方體模型中的維度和量度集合作為屬性列按列存儲。將機組、時間、科目、電量等分別作為獨立的數(shù)據(jù)塊依次進行存儲。在查詢時通過數(shù)據(jù)索引訪問指定列，快速定位到某一數(shù)據(jù)塊，提高檢索效率，避免全表掃描，從而顯著降低系統(tǒng)I/O。現(xiàn)貨市場結(jié)算列存儲結(jié)構(gòu)如附錄A 圖A3 所示。

3.2 維度編碼壓縮法

為保證各省數(shù)據(jù)進行全網(wǎng)匯總時具有唯一性，需要采用較為復(fù)雜的編碼體系，編碼為位長相同、字符序列含義明確的字符串標(biāo)識，在計算過程中為大幅減少磁盤占用空間，降低物理磁盤到內(nèi)存的I/O傳輸量，提高系統(tǒng)訪問性能，本文采用了數(shù)據(jù)壓縮［28-29］方法，在列式數(shù)據(jù)庫按列存儲，在內(nèi)部迭代計算過程中通過超短字段對長字段進行壓縮替代，可以顯著提升計算中的數(shù)據(jù)存儲性能。

本文設(shè)計的多維數(shù)據(jù)立方體模型基于維度集合將常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的立體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且對維度數(shù)據(jù)進行編碼，通過“原始值-編碼值”的轉(zhuǎn)換實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的壓縮替代。維度編碼壓縮法結(jié)構(gòu)如附錄A 圖A4 所示。

3.3 模型轉(zhuǎn)換服務(wù)

模型轉(zhuǎn)換服務(wù)是構(gòu)建列式數(shù)據(jù)倉的基礎(chǔ)，其核心是將源數(shù)據(jù)庫中的分時計量結(jié)果、現(xiàn)貨出清結(jié)果等立方體數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為列式數(shù)據(jù)，并存儲于列式數(shù)據(jù)倉中，以便于通過列式比對與列式計算實現(xiàn)快速清算。

模型工作臺提供多維建模功能，為模型轉(zhuǎn)換服務(wù)提供元數(shù)據(jù)管理，以實現(xiàn)模型轉(zhuǎn)換靈活性。如圖3 所示，首先進行維度和擴展子維度的定義，基于此，模型轉(zhuǎn)換服務(wù)組合匹配源表，生成多維數(shù)據(jù)立方體模型，然后加載源表數(shù)據(jù)到模型中，并存儲到列式數(shù)據(jù)倉中，最后根據(jù)維度編碼壓縮法進行數(shù)據(jù)壓縮，實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合從而節(jié)省存儲空間。

圖3 模型轉(zhuǎn)換服務(wù)示意圖Fig.3 Schematic diagram of modeltransformation service

4 列式計算引擎

4.1 內(nèi)存計算服務(wù)

內(nèi)存計算技術(shù)［30-31］主要是將底層數(shù)據(jù)從硬盤整合后加載在內(nèi)存中，利用內(nèi)存數(shù)據(jù)的高速訪問能力，實現(xiàn)清算快速計算。內(nèi)存計算服務(wù)架構(gòu)如附錄A圖A5 所示。

內(nèi)存計算服務(wù)實現(xiàn)了基于列式內(nèi)存的數(shù)據(jù)運算功能，其核心組件包括接口層、執(zhí)行控制層、數(shù)據(jù)庫引擎、持久層等。

1）接口層:提供外部對計算服務(wù)的訪問接口，創(chuàng)建和管理連接和會話，并將請求傳導(dǎo)到執(zhí)行控制層。

2）執(zhí)行控制層:對請求進行分析和執(zhí)行，調(diào)用數(shù)據(jù)庫引擎加載多維數(shù)據(jù)立方體，基于算子庫運算聚合并輸出邏輯結(jié)果。

3）數(shù)據(jù)庫引擎:提供對數(shù)據(jù)的存儲和讀取，訪問列式數(shù)據(jù)倉，基于多維模型按列加載數(shù)據(jù)到內(nèi)存中。

4）持久層:提供了數(shù)據(jù)的安全性，定義數(shù)據(jù)卷（data volume）和恢復(fù)日志卷（log volume），服務(wù)運行過程中寫入數(shù)據(jù)卷和恢復(fù)日志卷中。當(dāng)系統(tǒng)重啟時，可通過卷中數(shù)據(jù)還原到內(nèi)存中，避免內(nèi)存數(shù)據(jù)丟失。

4.2 清算計算與列式對比

使用列式數(shù)據(jù)倉，可利用列分塊存儲的特性，高效利用多維立方體數(shù)據(jù)模型，從而有效提高系統(tǒng)處理性能。

以某現(xiàn)貨試點省日前電能市場結(jié)算規(guī)則為例，日前市場結(jié)算電費Rd為:

式 中:Qd，t為t 時 段 日 前 市 場 出 清 電 量；Qc，t為t 時 段合約電量；Pd，t為t 時段出清電價。

基于多維數(shù)據(jù)立方體模型和算子庫模型，定義擴展算子如下。

1）定義合約電量求和匯總

式中:Qc為合約電量合計值；θagg(?)為聚合函數(shù)，表示基于維度屬性進行數(shù)學(xué)運算后的聚合；θsum(?)為求和函數(shù)；Me為電量量度屬性且Me∈Cc，其中Cc為合約分解數(shù)據(jù)集；dm和dT分別為市場主體維度和時間維度。

2）定義電量求差并乘以價格

式中:Me∈Cd，其中Cd為日前出清數(shù)據(jù)立方體數(shù)據(jù)集；fs為乘積拓展函數(shù)；θsub(?)為求差函數(shù)；Mp為電價量度屬性且Mp∈Cd。

3）以主體、時間循環(huán)處理得到結(jié)算結(jié)果

式中:Cr為日前市場結(jié)算結(jié)果數(shù)據(jù)；θfor(?)為基于約束條件進行迭代運算的函數(shù)。

在進行清算時，內(nèi)存計算服務(wù)的執(zhí)行控制層解析算法轉(zhuǎn)換為索引指針，將索引指針代入列式數(shù)據(jù)倉中，即可快速檢索相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并讀入內(nèi)存中，顯著提升清算效率，如附錄A 圖A6 所示。

在追補清算計算完成后，再對清算結(jié)果數(shù)據(jù)和歷史結(jié)算數(shù)據(jù)進行偏差對比，形成追補偏差數(shù)據(jù)。由于2 類數(shù)據(jù)的多維模型完全一致，在列式數(shù)據(jù)倉中，根據(jù)維度編碼對2 類數(shù)據(jù)的結(jié)果列進行對比求差，不需要行式映射和逐條匹配，能夠快速得到追補清算偏差結(jié)果。電力交易清算流程如附錄A 圖A7所示。本文方法有效利用了列式數(shù)據(jù)庫的技術(shù)特征，較好地解決了清算計算性能問題。

5 基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的清算系統(tǒng)實現(xiàn)

以統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)立方體模型為基礎(chǔ)，基于列式數(shù)據(jù)倉的內(nèi)存計算引擎為核心軟件，研發(fā)構(gòu)建了一整套支撐靈活、復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則下的沙盒式清算系統(tǒng)。

清算系統(tǒng)首先將生產(chǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源、計算資源重載至沙盒隔離環(huán)境，然后通過模型轉(zhuǎn)換將關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一多維立方體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，再基于算子庫建立基于立方體模型之間的計算邏輯，最后通過數(shù)據(jù)同步轉(zhuǎn)換服務(wù)，將數(shù)據(jù)加載到列式數(shù)據(jù)倉，再通過內(nèi)存計算引擎與列式比對計算，形成追補清算結(jié)果，整體功能架構(gòu)如附錄A 圖A8 所示。

6 算例驗證

選取中國山西2019 年12 月7 日現(xiàn)貨試結(jié)算的實際數(shù)據(jù)作為算例進行驗證。山西現(xiàn)貨結(jié)算最小時間間隔為15 min，每日按96 點結(jié)算，品種包括基數(shù)、直接交易和外送等合約結(jié)算以及日前、實時等現(xiàn)貨電能與不平衡費用分?jǐn)偨Y(jié)算。參與現(xiàn)貨市場的機組合計401 臺，其中風(fēng)電和光伏等新能源機組272 臺，電力用戶和售電公司合計215 個，參與現(xiàn)貨市場的發(fā)用兩側(cè)市場主體總數(shù)為616 個。

以2019 年12 月10 日實際的現(xiàn)貨試結(jié)算數(shù)據(jù)為例，選取其中10 臺機組進行計量電量等數(shù)據(jù)修正，并進行當(dāng)日的清算計算，其中包括6 臺火電機組，4 臺新能源機組，合計關(guān)口表計為22 個。其中，計算火電機組上網(wǎng)電量需要用到12 個主變壓器高壓側(cè)表計電量，計算新能源機組上網(wǎng)電網(wǎng)需要用到該機組的發(fā)電量數(shù)據(jù)，10 臺機組各有一筆基數(shù)合約，另有108 筆直接交易合約和6 筆外送合約。依據(jù)山西市場規(guī)則，機組啟停補償按次計算，中長期阻塞費用需要用到基數(shù)、直接交易和外送這3 類合約，合計124 筆。發(fā)用雙軌偏差需要用到全市場的626 個市場成員的計量電量進行計算，分?jǐn)傆嬎惆慈者M行，其中的補償費用、阻塞費用由發(fā)、用兩側(cè)同時分?jǐn)偅p軌偏差費用由所有發(fā)電側(cè)市場主體分?jǐn)偅履茉慈涨邦A(yù)測偏差費用由新能源機組分?jǐn)偅唧w見表2。

基于上述實際案例數(shù)據(jù)，分別采用傳統(tǒng)清算方法和本文提出的清算方法2 套系統(tǒng)進行對比，計算時間如表3 所示。

由表3 可知，相比于傳統(tǒng)方法，文本所提計算方法可明顯縮短計算時間，顯著提高清算計算效率，在數(shù)據(jù)量逐步增加的情況下優(yōu)勢更為明顯。

該方法在中國浙江2020 年5 月、8 月，中國山東2020 年12 月 以 及 山 西2020 年8 月、12 月 等 現(xiàn) 貨 試結(jié)算清算中也都進行了實際應(yīng)用，列式計算雖然會產(chǎn)生業(yè)務(wù)庫到列式庫之間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的門檻時間，但在轉(zhuǎn)換后可直接進行多列之間的偏差計算，省去更多的數(shù)據(jù)檢索與匹配時間，從而顯著提升計算效率。該方法還可在清算數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)之間進行隔離，既可以保障數(shù)據(jù)安全，也可以方便實現(xiàn)二次清算甚至多次清算。另外，利用算子庫進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法來實現(xiàn)清算計算，不僅適用于4.2 節(jié)中提到的結(jié)算公式，對于其他市場的計算規(guī)則也均可通過算子組合配置來實現(xiàn)，使得系統(tǒng)在靈活性等方面，也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)清算方法。

表2 市場清算數(shù)據(jù)案例Table 2 Data case of market clearing

表3 不同清算方法的計算時間對比Table 3 Comparison of calculation time of different clearing methods

7 結(jié)語

本文提出了基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的沙盒式清算方法，在浙江、山西、山東等電力現(xiàn)貨市場試點單位的清算系統(tǒng)中進行了工程應(yīng)用。所提方法對電力交易領(lǐng)域的復(fù)雜業(yè)務(wù)維度進行統(tǒng)一建模，構(gòu)建形成了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)立方體，并進一步基于算子庫實現(xiàn)了多類數(shù)據(jù)立方體之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，最后通過列式計算與列式對比，實現(xiàn)了高性能清算計算。清算系統(tǒng)采用沙盒技術(shù)，保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的環(huán)境隔離與數(shù)據(jù)安全。經(jīng)實際應(yīng)用，證明了該方法能夠適應(yīng)電力現(xiàn)貨市場下業(yè)務(wù)規(guī)則復(fù)雜性與靈活多變，同時顯著提升系統(tǒng)清算計算性能，大幅降低系統(tǒng)后期運維成本，并為支撐電力現(xiàn)貨市場的常態(tài)化清算業(yè)務(wù)提供可靠保障。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。