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申请/专利权人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;浙江大唐能源营销有限公司;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;大唐三亚未来能源研究所有限公司

摘要：本发明提供一种基于电力现货市场的工业负荷交易决策与执行方法、平台、系统，属于电力市场技术领域，针对工业负荷参与电力现货市场时面临的市场信息处理复杂、负荷分析与调度难、执行机制不完善等问题提供了解决方案。包括：市场信息处理：实时获取历史多元电力交易信息，并进行归一化处理；根据历史多元电力交易信息预测日前市场电价和实时电价；根据预测的日前市场电价和实时电价进行价格偏差分析，结合工业负荷分析结果，进行交易决策；用户侧执行结果用于修正决策。本发明借助大数据分析预测日前与实时电价；结合机理模型与数据分析模型，进行精细化的工业负荷特性分析；融合控制理论与信息技术，有效帮助工业负荷参与到现货市场，解决其交易决策与执行的难题。

主权项：1.基于电力现货市场的工业负荷交易决策与执行方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.市场信息处理：实时获取历史多元电力交易信息，并进行归一化处理；步骤2.根据历史多元电力交易信息预测日前市场电价和实时电价；步骤3.根据预测的日前市场电价和实时电价进行价格偏差分析，结合工业负荷分析结果，进行交易决策；步骤4.用户侧执行结果用于修正所述步骤3的决策；所述步骤3中工业负荷分析具体包括：3.1机理模型：关键可调设备能效分析考虑关键可调设备的能效与其工作参数和生产需求的内在关系，建立如下机理模型：设设备能耗为E单位：kWh，工作参数为向量x＝x1,x2,...,xm，生产需求为P，则设备能效模型可表述为：Ex,P＝fx；θP+gP；φ其中，f·表示设备效率随工作参数变化的函数，依赖于参数集θP，反映了设备的物理工作原理和调节机制；g·为生产需求直接影响的能耗部分，参数集φ描述了生产规模与能耗的直接关联；此模型量化了设备在不同生产条件下的能耗调节潜力；3.2数理模型：基于历史数据的负荷预测利用历史电量数据预测未来负荷，采用基线法，假设历史负荷数据序列为{L1,L2,...,Ln}，未来某时间点t的基线负荷预测可由下式给出：Bt＝αLt-1+1-αBt-1+βTt其中，α∈0,1为平滑系数，Bt-1为前一时刻的基线预测值，Tt代表时间序列的趋势成分，β控制趋势影响的强度；此模型旨在基于过往负荷行为，精确估计未来的负荷基线水平；3.3智能调控优化策略综合机理模型与数理模型，构建智能调控优化问题，目标是最小化在满足特定生产需求下的总能耗，并考虑负荷预测的指导作用；定义调控参数集合为生产需求目标为P*，优化问题可表述为： 其中，λ是平衡能耗与负荷预测误差的权重因子，Ltxt表示在给定调控参数xt下的预测实际负荷，N为优化周期内的时段数。此优化问题旨在寻找最佳调控策略，以在保证生产效率的同时，实现能源消耗的最小化及负荷预测误差的合理控制。

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