青海新能源電力交易市場化分析的數據驅動方法研究

【關鍵詞】青海新能源電力；市場化交易；數據驅動方法；預測模型；優化策略

引言

隨著全球對清潔能源需求的激增，新能源電力產業蓬勃發展。青海憑借其得天獨厚的自然資源，在風能、太陽能等新能源發電領域取得顯著成就，新能源裝機規模持續攀升。截至2024年底，青海省電力總裝機7 190.4萬千瓦（含儲能208.1萬千瓦），其中清潔能源裝機占比94.6%（發電量占比84%），新能源發電裝機占比70.7%（發電量占比45%），均居全國前列。然而，新能源電力的間歇性與波動性，給電力市場的穩定運行帶來挑戰。傳統電力交易模式難以適應新能源電力的特性。在此背景下，推進青海新能源電力交易市場化，利用數據驅動方法挖掘電力數據價值，對提升市場效率、保障電力供需平衡意義重大。數據驅動方法憑借其強大的數據處理與分析能力，能夠精準預測新能源電力交易價格走勢、優化供需匹配、制定科學交易策略，為青海新能源電力市場的可持續發展提供有力支撐[1]。

一、青海新能源電力市場現狀分析

近年來，青海新能源電力市場發展迅猛。2021—2024年期間，新能源省內上網呈現“量價雙升”態勢。2021年新能源省內平均上網電價0.183元/千瓦時，上網電量339億千瓦時；到2024年一季度，省內平均上網電價漲至0.237元/千瓦時，上網電量達127億千瓦時，2021—2024年上網電價累計漲幅達29.5%。在交易機制方面，交易組織方式多樣，包括雙邊協商、集中交易（含集中競價交易、滾動撮合交易和掛牌交易3種形式）。市場主體涵蓋10千伏及以上電力用戶、單機容量30兆瓦及以上且單體50兆瓦以上水電站（特定電站除外）、集中并網光伏及風電企業等。但目前市場仍存在一些問題：交易價格方面，受新能源發電特性及市場供需動態變化影響，價格波動劇烈，增加了市場主體決策難度；供需匹配上，新能源發電的間歇性導致發電與用電需求難以實時精準匹配，部分時段出現電力過?；蚨倘鼻闆r；交易策略制定時，市場主體因缺乏對市場全面、準確的預判，難以制定最優交易策略，影響市場資源配置效率[2]。

二、數據驅動方法在新能源電力交易市場分析中的應用

（一）數據獲取與處理

青海新能源電力市場數據來源廣泛，包括新能源發電站的實時發電數據；電網的輸電數據，涵蓋輸電線路損耗、輸電容量利用情況；電力用戶的用電數據，包含不同行業、不同時段的用電量等。獲取這些數據后，面臨數據質量參差不齊的問題?？刹捎脭祿逑醇夹g，對于缺失值，根據數據特征，若為時間序列數據，可利用線性插值法、三次樣條插值法等進行填補；對于錯誤值和異常值，通過設定合理閾值范圍，結合數據分布特征進行識別與修正。數據標準化同樣關鍵，將不同量綱的數據統一到相同尺度，如采用Zscore標準化方法，使數據具有可比性，為后續分析與建模奠定基礎[3]。

在數據標準化中，采用Zscore標準化方法統一量綱，其計算如公式（1）所示：

Z=X-μσ（1）

其中，Z為標準化后的數據，X為原始數據，μ為數據的均值，σ為數據的標準差。通過公式（1），可使數據標準差為1，均值為0，為后續分析建模打基礎。

（二）新能源電力交易市場的預測模型

1.短期交易價格預測

以近5年（2020—2024年）青海新能源電力市場歷史交易價格數據構建自回歸積分滑動平均（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）模型。對價格時間序列進行單位根檢驗，發現初始序列非平穩，經一階差分后平穩性改善。在確定模型的自回歸階數p和移動平均階數q時，通常利用自相關函數和偏自相關函數，通過赤池信息準則（Akaike Information Criterion，AIC）和貝葉斯信息準則（Bayesian Information Criterion，BIC）等來選擇最優的p和q[4]。AIC的計算如公式（2）所示：

AIC=2k-2ln（L）（2）

其中，k是模型中待估計參數的數量（在此處為p+q+1），L是模型的極大似然函數值。

BIC的計算如公式（3）所示：

BIC=ln（n）k-2lnL （3）

其中，n是樣本數量。

通過比較不同p和q組合下的AIC和BIC值，選取使AIC或BIC值最小的組合作為模型的階數。

在2023年上半年價格數據中，自相關函數滯后1期值為0.6，偏自相關系數滯后2期值為0.4，綜合AIC和BIC準則計算，初步構建ARIMA（2，1，1）模型。經訓練驗證，該模型對短期價格趨勢預測準確率達60%。

傳統時間序列模型刻畫復雜非線性關系不足，LSTM可彌補。將過去8天歷史交易價格、當日全省新能源發電量、天氣數據等輸入LSTM網絡。網絡訓練時，學習率設為0.001，隱藏層神經元80個，經600輪訓練。訓練后，LSTM網絡能捕捉復雜非線性映射關系，對未來3天交易價格預測，均方誤差控制在0.08以內，比傳統ARIMA模型預測精度提升18%，更精準預測短期交易價格走勢。

2.供需匹配優化

在運用深度強化學習優化新能源電力供需匹配的過程中，將整個電力系統視作一個復雜環境。在某一特定時刻，全省實時新能源發電量為3 000兆瓦，用電量達到2 800兆瓦，電網輸電能力剩余500兆瓦，儲能狀態顯示儲能設備剩余電量占總容量的40%，這些數據共同構成狀態空間。在動作空間方面，發電企業可依據市場需求靈活調整發電功率，每次調整幅度以50兆瓦為單位；用戶也可在一定范圍內合理調整用電負荷[5]。獎勵函數經過精心設計，當供需偏差控制在±50兆瓦以內，且發電企業成本控制在預算的95%以內、用戶用電滿意度達85%以上時，給予獎勵值為100。

經過1 000次訓練迭代，智能體逐步學習并掌握了在不同狀態下的最優動作策略。同時，PSO將發電企業和用戶的決策變量視為粒子位置。在一個包含50個粒子的粒子群中，粒子通過信息共享與迭代更新，歷經80次迭代后，成功找到使電力傳輸損耗最小化的解，將傳輸損耗降低了20%，極大地提升了系統可靠性，使系統可靠性指標從0.8提升至0.9，進一步提高了供需匹配效率。

3.交易策略優化

以發電企業和電力用戶雙邊交易構建非合作博弈模型。發電企業一般有三種報價策略，即低價搶占份額、高價獲高利潤、跟隨市場均價；電力用戶有三種購電策略，包括集中時段大量采購、分散時段采購、按價格波動靈活采購[6]。

假設發電企業A發電成本每兆瓦時155元，策略1報價為每兆瓦時185元，策略2報價為200元；用戶B電力需求為550兆瓦時，策略1愿接受的最高價格為每兆瓦時215元，策略2為195元。經博弈分析求解納什均衡，在當前市場條件下，發電企業選擇策略1、用戶選擇策略2時，雙方利益相對最優。

智能代理建模模擬市場主體行為。以發電企業創建智能代理，該代理依據過去50次交易價格、自身發電成本變化、競爭對手報價等信息，用強化學習算法經100輪學習，動態調整報價策略。該發電企業借助智能代理，市場份額從15%提升至20%，獲取更大利潤[7]。

三、青海新能源電力市場化交易的優化策略

（一）電力市場數據治理與智能分析框架

在數據治理層面，首先需建立全面的數據質量管理體系。從數據采集環節著手，針對新能源發電站，要求其配置高精度傳感器與智能監測設備，如采用誤差率低于0.5%的功率傳感器采集發電功率數據，并將數據采集頻率從常規的15分鐘一次提升至1分鐘一次，確保數據的實時性。同時，制定嚴格的設備校準規范，每季度對采集設備進行校準維護，并留存校準記錄，以便追溯核查。在數據存儲階段，采用分布式文件系統Ceph搭建存儲集群，將海量的發電數據、輸電數據和用電數據進行分布式存儲，通過數據冗余備份技術，確保數據存儲的可靠性；利用集群的并行處理能力，實現數據的快速讀寫，滿足實時數據分析需求。此外，運用數據血緣技術，對數據從采集、傳輸到存儲、使用的全流程進行追蹤記錄，一旦出現數據質量問題，可快速定位問題源頭，及時進行修正[8]。

在智能分析層面，整合大數據分析與人工智能技術是關鍵?；贖adoop生態系統搭建分布式大數據處理平臺，利用Hadoop分布式文件系統實現電力數據的高效存儲，通過Map Reduce框架對數據進行并行計算處理。運用數據挖掘算法，分析不同季節、不同時段新能源發電與用電需求的關聯規律。以青海冬季為例，通過分析歷史數據發現，當氣溫低于-10℃且光照強度低于200勒克斯時，居民取暖用電需求會顯著增加，而新能源發電量卻大幅下降。基于此，電力企業可提前制定電力調配預案，與周邊省份簽訂臨時電力支援協議，或啟動備用電源，保障電力供應穩定。同時，利用異常檢測算法Isolation Forest，對電網輸電數據進行實時監測，當檢測到輸電線路損耗異常時，立即向運維人員發出預警，以便及時排查故障，降低電力傳輸風險，提升電網運行效率。

（二）市場交易機制優化策略

在價格機制方面，完善分時電價政策，根據新能源發電特性及用電負荷峰谷情況，細化分時電價時段與價格差異。同時，建立價格調節基金，當市場價格波動超出合理范圍時，通過基金進行價格干預，穩定市場價格。在市場準入與退出機制上，嚴格市場主體準入標準，對發電企業的發電能力、環保指標，電力用戶的信用狀況、用電穩定性等進行審核。對于不符合標準的市場主體，實施退出機制，保障市場健康發展。對于新申請進入青海新能源電力市場的發電企業，除審核其發電能力、環保指標外，還需提交詳細的技術方案，包括發電設備的技術參數、智能運維系統的建設情況等。優先批準采用先進低風速風機技術、具備智能化故障預警系統的風電企業進入市場。建立動態評估機制對市場主體進行季度考核，設定發電設備可用率、電力供應穩定性等考核指標。

（三）外送與消納協調機制優化

在電網建設方面，加大投資力度完善750千伏骨干網架。制定詳細的電網建設規劃，優先加強新能源富集地區的電網連接。在建設過程中，采用特高壓輸電技術，提高輸電容量和效率，減少輸電損耗；運用智能電網技術，部署智能變電站、智能電表等設備，實現對電力流的精準監測與控制。

在消納機制方面，積極拓展電力消納市場。加強與周邊省份的電力交易合作，通過簽訂長期電力外送協議，明確外送電量、價格、時間等條款，保障電力外送的穩定性。利用大數據分析技術，收集并分析省內外電力需求數據、經濟發展數據、產業結構數據等，建立電力需求預測模型，以精準預測省內外電力需求，合理規劃外送與省內消納電量比例。此外，大力推動儲能技術應用，制定儲能產業發展規劃，鼓勵企業投資建設抽水蓄能電站、電化學儲能電站等。在新能源發電過剩時段，將多余電力存儲到儲能電站；在電力短缺時段，釋放儲能電站電能，平滑電力供需曲線。同時，建立儲能電站運行管理規范，對儲能電站的充放電控制、安全管理等進行統一標準，確保儲能電站安全穩定運行，有效提升新能源電力消納能力。

結語

本研究聚焦青海新能源電力交易市場化，運用數據驅動方法深入剖析。結果顯示，青海新能源電力市場數據豐富但質量待提升，經數據清洗與標準化為后續分析奠基。時間序列分析與LSTM網絡結合以提升短期價格預測精度；深度強化學習聯合PSO算法優化供需匹配；博弈論與智能代理建模助力交易策略優化。研究表明，數據驅動方法能有效解決市場價格波動、供需失衡及策略制定難題，為青海新能源電力市場高效穩定運行提供有力支撐，推動產業可持續發展。

參考文獻：

[1] 陳倩，朱嬋霞，奚巍民，等.基于國際對標的風光新能源發電市場政策機制思考[J].電力建設，2024，45（06）：120129.

[2] 郝益波，李巖.電網電力交易新規則的可發電量預測研究[J].電力系統裝備，2024（12）：1516+64.

[3] 王玉萍，李明莉，高芳萍，等.人工智能在電力市場中的應用分析與架構設計[J].貴州電力技術，2021，24（10）：7985.

[4] 金士英.電力現貨交易市場模式空間及影響分析[J].電力系統裝備，2024（01）：144146.

[5] 楊蕙嘉.輸電網項目視角下可再生能源消納時空特征及驅動模型[D].北京：華北電力大學（北京），2021.

[6] 張忠明，易炳星，趙海嶺，等.基于粒子群算法的新能源消納策略在電力交易市場的優化[J].綜合智慧能源，2025，47（05）：8490.

[7] 侍國文.電力電子轉換器在新能源系統中的應用研究[J].信息與電腦，2025，37（05）：8991.

[8] 譚品武.新能源時代電力電子技術在風力發電中的應用探索[J].信息與電腦（理論版），2016，28（23）：113114.