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文档简介

发电商竞价上网辅助决策系统的研究与设计的中期报告本报告旨在汇报“发电商竞价上网辅助决策系统”的研究与设计进展情况，并对下一步工作进行规划和安排。一、研究背景及意义随着电力市场化改革的不断深入，我国电力市场竞争日趋激烈，竞价上网成为主流。发电商参与竞价上网需要大量数据支持，包括市场价格、机组出力、负荷预测等数据。如何快速准确地获取、分析、处理这些数据，成为影响发电商参与竞价上网成功的关键因素。发电商竞价上网辅助决策系统可以为发电商提供数据分析、模型优化、策略制定等服务，帮助其实现竞价上网的最佳效益。因此，本研究具有重要意义。二、研究内容和方法本研究旨在开发一种基于大数据和机器学习技术的发电商竞价上网辅助决策系统。具体而言，研究内容包括：1.数据采集及存储：从各种数据源中采集市场和发电数据，并进行存储和管理，保证数据的准确性、完整性和安全性。2.数据分析与可视化：对采集到的数据进行分析处理，对市场价格、市场需求和发电机组出力进行可视化展示。帮助用户更好地了解市场情况和自身情况。3.机器学习模型：针对发电商参与竞价上网过程中的决策问题，基于机器学习技术，研究建立数据挖掘模型，进行模型优化和决策分析，提高发电商与市场间的匹配度。4.辅助决策系统：基于以上研究，实现发电商竞价上网辅助决策系统的设计、开发和实现，包括用户界面设计、功能实现等。本研究采用了实验室研究和实际案例分析相结合的方法，运用了数学建模、大数据分析和机器学习等方法分析和处理数据。三、目前进展情况1.初步完成了数据采集和清洗。通过与电力市场交易平台对接，实现了市场数据的实时采集，并进行了初步的数据清洗和存储。2.完成了市场数据可视化功能。通过数据可视化技术，将市场价格、市场需求和发电机组出力等数据进行可视化展示，并提供了数据过滤、多维度展示等功能。3.完成了数据挖掘模型研究以及模型优化。研究了基于机器学习算法的数据挖掘模型，对已有的数据进行了模型训练和优化。四、下一步工作计划1.实现数据预测功能。通过研究市场需求和发电机组出力的关系，利用机器学习技术预测未来的市场需求和发电机组出力。2.完成辅助决策系统的开发。基于前期研究成果，完成发电商竞价上网辅助决策系统的功能实现和用户界面的设计。3.完成系统测试和调试。对系统进行测试和调试，检验系统的稳定性和准确性，并进行优化改进。4.撰写论文。根据研究结果撰写论文，准备参加国内外会议和期刊发表。五、参考文献[1]罗丽,黄胜泉,李婷,等.基于机器学习的电力市场价格预测研究[J].电力科学与工程,2019,35(2):31-36.[2]郑伟,郭璞琪,徐宇琳,等.基于大数据技术的电力市场需求预测研究[J].智能电网,2018,6(3):39-45.[3]陈鑫,陈颖,

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