中國儲能網訊：近日，濟南大學舜華能源研究院一項基于“日間調產、精準用電”的生產管理技術取得新成果，該技術可對未來若干天的電價進行預測，有助于實現日間精準用電、錯峰降本。
隨著我國電力市場化改革的不斷推進，電價預測成為當前電力市場中的重要環(huán)節(jié)。近日，濟南大學舜華能源研究院一項基于“日間調產、精準用電”的生產管理技術取得新成果，并成功在水泥、陶瓷、機械加工等十余家生產企業(yè)應用。據了解，相較于目前廣泛使用的基于電網峰谷電價的日內調產，該技術可對未來若干天的電價進行預測，有助于實現日間精準用電、錯峰降本。
在業(yè)內看來，精準的電價預測可謂電價“晴雨表”，在幫助企業(yè)科學制定生產計劃和用電策略、參與需求響應的同時，也可減輕電網負荷壓力、優(yōu)化電力資源分配，是構建新型電力系統的重要一環(huán)。
以電價預測實現日間調產
據了解，“日間調產、精準用電”生產管理技術結合用電政策和市場情況，采用大數據應用、AI智能算法、生產管理前置、產容匹配等技術手段，形成精準調控生產、降低用電成本的生產管理成套技術。生產企業(yè)通過安裝聯網系統軟件并設置自身生產參數，即可根據預測及訂單、原料與庫容等數據，提前調度優(yōu)化日內和日間生產安排。
“現貨市場環(huán)境下，新能源場站出力波動疊加社會用戶負荷需求波動，中短期電力現貨價格日間波動巨大?！?strong>濟南大學舜華能源研究院院長葉正茂在接受《中國能源報》記者采訪時表示，售電公司將零售側綜合能源管理應用于制造業(yè)生產計劃的日間調節(jié)，實現了“虛擬電廠”的負荷轉移功效。通過將中短期電力市場價格預測融合到企業(yè)生產調度、產能前置、訂單及庫存管理系統，提高能源利用效率，降低用戶用電成本。
以山東山水集團莘縣水泥廠為例，該企業(yè)由舜耕（山東）能源有限公司代理購電，并安裝由濟南大學與舜耕（山東）能源有限公司聯合開發(fā)的智能用電系統。葉正茂給《中國能源報》記者算了一筆賬：以2024年8月5為例，受高溫天氣、新能源場站出力及外電入魯綜合影響，電力現貨市場出現了710元/兆瓦時的年內高價。舜耕能源于8月3日預測到該價格，并于8月4日通知電力用戶最大程度減少8月5日生產計劃。該用戶生產用電量由原計劃的33.6兆瓦減少到3.5兆瓦時，通過日間調節(jié)，節(jié)省用電成本8127元。
“‘日間調產、精準用電’的生產管理技術實現了助力優(yōu)化電力系統運行、電力用戶用電成本降低、售電公司購電成本降低的‘三贏’效果。在采礦業(yè)、建筑業(yè)、金屬冶煉以及制造業(yè)等行業(yè)都有廣闊的市場前景?！彼锤ㄉ綎|）能源有限公司總經理紀之棟對《中國能源報》記者表示。
重要性日益凸顯
近年來，國家發(fā)改委陸續(xù)發(fā)布《關于加快建設全國統一電力市場體系的指導意見》《關于第三監(jiān)管周期省級電網輸配電價及有關事項的通知》《關于建立煤電容量電價機制的通知》等文件，電價組成和機制細化成為關注重點。
“一系列政策文件的發(fā)布反映了國家對電價在新型電力系統中關鍵作用的高度重視，各類用電主體也逐漸意識到電價機制對其運營和決策的深遠影響。因此，精準電價預測的重要性日益凸顯。電價預測技術也正朝著智能化、高效化方向快速發(fā)展，成為保障電力市場平穩(wěn)運行的核心技術之一?！?strong>華北電力大學教授王永利對《中國能源報》記者表示。
在王永利看來，精準的電價預測，能夠給用電企業(yè)和電網運行帶來“雙贏”的效果?！皩τ秒娖髽I(yè)來說，結合預測結果、當前市場價格、氣象條件以及電力需求等多維數據，更科學地制定生產計劃和用電策略，一方面可以降低電費開支；另一方面，還將有效促進企業(yè)參與需求響應，及時響應電價波動，獲取更多激勵收益，從而進一步提升利潤空間。”
“在電網運行層面，精準的電價信號可以引導用戶在電力供應緊張或負荷高峰期主動調節(jié)用電需求，減輕電網負荷壓力，降低設備過載風險。電網企業(yè)也能夠基于精確的預測數據優(yōu)化調度方案，合理安排發(fā)電機組的啟停與備用容量，減少冗余配置，提升供電效率與系統可靠性。同時，還能夠延緩電力基礎設施擴建需求，優(yōu)化電力資源分配，推動可再生能源的高效利用?！蓖跤览硎?。
智能化助力精準性提升
“電價預測的難點在于處理和分析大量的數據，包括歷史電價數據、市場供需情況、天氣變化等，這些因素的復雜性和多變性使得準確預測電價難度極大?！奔o之棟表示。
王永利表示：“多種因素的綜合影響，導致電價精準預測的不確定性增大，例如電力負荷、發(fā)電成本、氣象數據、能源政策以及市場供需關系等多維度數據相互交織。此外，電力市場政策的變化也是影響電價預測的關鍵因素，電力市場、綠證市場以及碳市場等多市場的融合，增加了電價形成機制的復雜性和不確定性，給精準預測帶來挑戰(zhàn)。氣象、市場、用戶等多維數據體量龐大，從電力設備的運行數據到市場交易數據，再到氣象與政策變化，海量數據的實時處理與分析對現有技術提出了更高要求?！?
“基于大數據分析、機器學習、深度學習等技術，電價預測的精度得到了顯著提升?！蓖跤览赋?，比如，利用混合模型可以有效應對復雜因素的交互影響，處理大規(guī)模多維度數據，進而提高電價預測的準確性。未來，通過電價預測來精準調節(jié)生產的技術具備大規(guī)模推廣應用的前景。
