1、工 程 技 术INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究151作者简介：沈继宝，男，宁夏吴忠人，中级工程师；研究方向：新能源发电、储能技术、电力交易。功率预测对电力现货交易的影响研究沈继宝（金开智维（宁夏）科技有限公司，宁夏银川 750004）摘要：电力现货市场扮演着电力市场规划、“电改”的关键角色，借助“分区”“分时段”的方法，制定电力价位，使各类发电机组在不同时段、不同地域的电价有一定差异性，获取其供电收益，提高电力资源配置的合理性，有序发展新能源的消纳工作。风电表现出一定能源采集随机性、电力波动性、供能间歇性等特点，会受到天气因素的干扰，出现功率、电价的波动，有一定的潜在经
2、营风险。为此，从功率预测技术视角，研究其对电力市场产生的作用，用以规避经营风险，具有较高研究价值。关键词：功率预测；风电场；电量；现货交易；影响一、引言本文介绍了功率预测的类别与方法，以及电力现货交易的相关内容，分析了此种预测技术用于电力现货交易中的作用，以此总结出新能源电力平台的运行特点。通过积极发挥功率预测技术的积极作用，使得风电、光伏并网机制得到健康、稳定发展，同时增强了电力现货交易的运作能力。结合H 风电场 3 个月的预测数据，分析功率预测技术带来的电力市场收益变化，力争增强电力市场交易的调控能力。二、功率预测的类别与方法（一）预测类别1.超短期预测。功率预测中的超短时段预测技术，测定
3、未来 4h 内的时间长度，每个监测点的间隔时间为 15min，全天累计报送 96 个点的预测数据。此种预测方法，具有改善发电计划的功能，能够增强风电吸收的综合效能。2.短期预测。一般来讲，短期预测技术是预测 10d 的数据，以数据滚动更新形式，给出更合理的发电形式，以此来提升非水可再生能源应用的全面性。在实际应用非水可再生新能源的短期预测工作中，需要运维基础机械设备，改进设备功能，创新设备组合方案，切实增强机械检查方案的全面性，保证发电方案处于成本可控、运行有序的状态。3.长期预测。此种技术适用于预测以年为单位的长时间数据，多用于电网部署、制定年度运维方案等。如果在再生能源电网布局中，引入长期
4、预测技术，能够建立完整的电网框架，给出更全面的技术方案。（二）技术方法预测技术有多种方法，比如“统计法”“联合预测”等。如果使用统计法，以风电、太阳能发电为预测主题，分析其发电数据，找出发电数据的内在关联性，创建完整的分析模型。此种预测分析方法，多数使用在风能、太阳能发电两种系统中，可分析至少 6 个月的历史数据。物理方法进行预测时，需参考发电项目所在的地理位置、项目周边的物理特点、系统功率变化等因素。以气象预报资料为分析条件，以物理视角预测气候变化。联合预测技术，作为全新的预测方法，有效联合了“物理”与“统计”两个方法，可自主找出重合系数，使各预测方法给出结果，发挥自身的预测优势。相比单一预
5、测技术，联合预测技术表现出预测结果精度高的优势，能够有效控制预测数据的偏差量1。统计法有两种技术类型，一是时序分析法、二是智能预测法。第一种时序法是借助发电资料，按时间次序进行排列，利用数学、统计两种方法，处理排序完成的发电数据，预测未来一段时间的发电量。第二种智能预测法，是利用数学图解建立预测体系，融合神经网络特性，高效处理并行数据，进行频率训练，持续优化神经网络，增强邻接形式、权值的优化性，以此提高信息处理有效性。神经网络预测体系，融合了“神经网络算法”“多层感知器”等。当前，使用较为广泛的预测体系是“前馈神经网络”，具有预测思想的先进性、预测视角的创新性等特点。回归神经网络用于发电预测时
6、，是以时序预测为主要技术内容，使用频率较高。智能预测法，成功融合了人工神经网络，表现出自学、自定的技术特点，旨在优化预测体系。在非线工 程 技 术产业创新研究 2023.6 第12 期152性优化实践中，极易出现局部较小、变差能力变弱、计算工程量剧增、收敛速度变缓等情况。为此，需采取 ME、AFSA、PSO 等技术，持续改进预测技术，从专项学习、数据训练的视角，创建动态预测场景，加强数据控制，揭示数据间关系。三、电力现货交易的相关因素发电系统的有效容量 p、用户方的电力需求 q，p 与 q 的比值 r，称为发电容量约束，r 0。在发电预测期间，需保证电力系统运行的平稳性，发电终端应拥有固定发电
7、裕度，以此逐步增强调度中心的运行能力，维持电网运行秩序。第一，当 r 大于 0，且不大于 1 时，此时供电平台的发电量，未达到用电需求。电力市场运作，是以持续供应电力资源，顺应市场用电需求为主，当发电资源不充足时，需积极发挥监管电力的功能，利用垄断模式，消除供电、输电等多个部门之间的交易关系，由电力调度单位，参照电力市场需求，给出每日发电方案，无需运作现货市场。第二，当 r 大于 1时，电力系统的实际发电量，高于市场需求电量。电力市场运作的主要问题，是供电量用电量，此时电力工业运行逐渐成熟，发电资源充足，需调整电力资源配置方法，获取较高的发电效率。引入市场竞争机制，制定“放开两侧、集中管理中位
8、”的方案，建立发电与用电市场的关联关系，给予现货市场运作条件2。四、H 风电场的功率预测技术与现货交易分析（一）H 风电场概述H 风电场所在地区，风力资源富足、降水量较小，供电能力时常出现波动现象。风电机组性能如表 1 所示。表 1 风电机组性能设备型号设备性能配置数量GW58-850 风机容量 850kW55GW77-1500 风机容量 1500kW28AP1000/CAP1400 冷却机组风量 130800m3/h12交易电量方面，H 风电场 2021 年首个季度的单月发电平均值约为 2.85 万 MWh，其中，单月现货电量的平均值约为0.49 万 MWh，占比 17.88%。交易收入方面
9、，2021 年 1 至 3月，各月发电收益的平均值约为 486.12 万元，现货市场收益平均值约为 67 万元，占比 13.78%。现货市场收益量，每月超出预期收益的 35.2 万元。（二）日盈亏选择 1 月 3 日发电数据，功率预测获取的均方根数据为75.61%，并未达到均方根数据的年度平均值 85.2%。H 发电场的区域电力交易方式，参照上网、中长期两种耗电量的差值，参照日前出具的电价清单，以市场形式进行结算。依据交易规则，添加“超额获利回收”数据，现货交易损失量、超额收益量两个因素，引起电力交易出现将近 5 万元的资金损失。分析其中的亏损原因，大致有三个方面。1.中长期类型的用电交易较为
10、平稳。中长期电力交易的市场收益，等同于“日前预测的用电量”与“中长期用电价位”的乘积。1 月 3 日当天，H 风电场的“日前预测的用电量”为 1170MWh，“中长期用电价位”为 180 元/MWh，收益为 21.06 万元。当日，中长期类型的用电量占比较高，占比全场电力交易数额的 82%。由此推测：中长期电力交易，是 H 发电场电力收益的主要来源。而当日的现货交易市场，出现不足 10 万元的亏损，累计买入 176MWh 的电量，未出售现货电量，形成收益亏损。2.现货市场电量买入价较高。现货收益的算法，如式（1）：现货收益=（上网耗电量-日前预测电量）现货电量单价（1）如表 2 所示，是日前预
11、测情况。表 2 1 月 3 日的日前预测情况（单位：元/MWh）预测时段07 点7 点至 9 点9 点至 14 点14 点至 17 点预测电价450400200400200400出售电价45200400400100400如表 2 数据可知：1 月 3 日的功率预测期间，0 至 7 点的出清电价较高，风电场依据用电关系，认为此时段边际电价不高，设定的出售电价为 45 元/MWh，实际当天 6 点 30 分至 7 点的时段，多家用户消耗了较高的中长期电量。而此时的现货电量买入价位为 389 元/MWh，相比 45 元/MWh 多出344 元/MWh。在具体电价交易结算时，真实耗电量较多，超出了中长
12、期预测量，需进行市场买入，而补充电量的价位较高，是引起 1 月 3 日经营亏损的主要原因3。2.超额收益。由市场监管单位制定的收益规则，以此消除过度投机问题。超额收益的计算方式见式（2）：|日前预测电量消耗数-实际上网售出的用电数|实际上网售出的用电数100%25%（2）当式（2）计算结果高于 25%时，会分配超额收益。表2 中仅有 9 点至 14 点时段内，出现售出电价高于预测电价的现象，此时段的上网用电数高于预测值，会产生一定的超额收益。（三）预测与盈亏预测 H 发电场的 2021 年首个季度的单日电价交易情况，使用最小二乘法获取预测结果，预测发现：电价收益量、预测数据的准确性，两者之间存
13、在正相关关系。当预测结果与实际贴合率较高时，电价收益量较多。当预测结果与实际用电偏差较大时，电价收益较少，甚至会出现亏损。如表 3 所示，是结合 H 发电整个季度数据的平均发电值，进行功率预测准确性分析，判定其对现货电价收益量的正向积极作用。H 发电场每供应 1 度电，可获取 180 元收益。工 程 技 术INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究153由表 3 数据发现，当功率预测准确性介于 90%至 100%时，可获取 32.7 万元的现货电价收益量，是预测准确性 50%对应收益的 3.37 倍。由此说明，功率预测应结合实际需求，给出与实际贴近的预测结果，可获取较高的现货电价
14、收益。（四）案例预测发现1.功率预测工作的重要意义结合 H 风电场的电力现货经营实况发现：依照电力现货市场改革的整体战略，中长期交易发挥“压舱石”作用，现货市场表现出“发现电力价格”的作用。日前功率预测工作，以风电断面单价为前提条件，进行电价预测，作为制定各时段电价的有效依据。实践中，采取双向预测方法，利用双向随机形成的不规律因素，制定的电价方案，出现了高额亏损。合理制定预测方案，获取更为精确的预测结果，是未来一段时间内电力预测的主要研究项目。面对新能源发电试点面积逐渐增加，发电系统需要长时间、持续性地运行，以此打开电力市场，电力经营者需走出亏损困境，切实提升功率预测技术完整性，发挥功率预测的
15、积极作用。2.功率预测的未来整改之路第一，整改网格区的功率预测方案，顺应各区位的用电需求。细分功率预测的区域大小，以一个边际电价的实际电源功率服务区域为参考，设定最小网格区单位。以较小单位为视角，进行的功率预测活动，是全面获取市场交易动态信息、掌握市场用电特点、准确给出电价预测值、合理制定各时段电价的前提条件。预测结果，直接关乎于现货电力交易单价。结合各区域的用电特点，划分网格区，开展针对性的功率预测工作，进行算法优化、模型完善、对风机风速仪数据给出修正方案，引入超声波风速仪等，加强技术更新的全面性与先进性，使电力经营者获取更高的发电收益4。第二，引入中长期用电的“前日预测”方案，适应市场用电
16、变动需求。中长期收益占比较高，借助此类预测技术，可精准获取用电需求，融合统计学、概率学相关数据处理方法，结合往期供电数据，从数学层面加以分析，给出预测结果。利用气象学、环境学等相关分析方法，丰富分析项目，完善分析体系，从物理学层面，提高预测的全面性。一般情况下，序列推导方式，能够准确获取历史用电数据的浮动特点，预测不少于 30d 的电力市场。以气候态风速资料为前提，测定中长期电量的售出情况，能够有效应对气候变动带来的预测偏差问题。由数学、气候两者结合的分析方法，可显著提高预测结果与实际电量交易的准确性。中长期电量的交易关系中，需提前 15d，续约次月电量，以功率技术为方法，合理部署电量方案，可有效稳定电力现货收益，降低其收益浮动率5。第三，完善价量分析体系，获取较高的电力收益。价量分析体系中，含有“电价预测”“电量部署”两个分析项目。在日前功率预测工作中，会从发电、用电两个层面，出具报价、报量清单。预测发电量时，主要获取三类数据：电力交易价位的变动情况 C、中标电量的变动数据 D、出力数据 L。新能源电场收益为 0 时，发电收益 R 的算法如式（3）：R=C（D，L）（3）由（3）式发
