近日，济南大学舜华能源研究院一项基于“日间调产、精准用电”的生产管理技术取得新成果，该技术可对未来若干天的电价进行预测，有助于实现日间精准用电、错峰降本。

  随着我国电力市场化改革的不断推进，电价预测成为当前电力市场中的重要环节。近日，济南大学舜华能源研究院一项基于“日间调产、精准用电”的生产管理技术取得新成果，并成功在水泥、陶瓷、机械加工等十余家生产企业应用。据了解，相较于目前普遍的使用的基于电网峰谷电价的日内调产，该技术可对未来若干天的电价进行预测，有助于实现日间精准用电、错峰降本。

  在业内看来，精准的电价预测可谓电价“晴雨表”，在帮企业科学制定生产计划和用电策略、参与需求响应的同时，也可减轻电网负荷压力、优化电力资源分配，是构建新型电力系统的重要一环。

  据了解，“日间调产、精准用电”生产管理技术结合用电政策和市场情况，采用大数据应用、AI智能算法、生产管理前置、产容匹配等技术方法，形成精准调控生产、降低用电成本的生产管理成套技术。生产企业通过安装联网系统软件并设置自身生产参数，即可根据预测及订单、原料与库容等数据，提前调度优化日内和日间生产安排。

  “现货市场环境下，新能源场站出力波动叠加社会用户负荷需求波动，中短期电力现货价格日间波动巨大。”济南大学舜华能源研究院院长叶正茂在接受《中国能源报》记者正常采访时表示，售电公司将零售侧综合能源管理应用于制造业生产计划的日间调节，实现了“虚拟电厂”的负荷转移功效。通过将中短期电力市场行情报价预测融合到公司制作调度、产能前置、订单及库存管理系统，提高能源利用效率，降低用户用电成本。

  以山东山水集团莘县水泥厂为例，该企业由舜耕（山东）能源有限公司代理购电，并安装由济南大学与舜耕（山东）能源有限公司联合开发的智能用电系统。叶正茂给《中国能源报》记者算了一笔账：以2024年8月5为例，受高温天气、新能源场站出力及外电入鲁综合影响，电力现货市场出现了710元/兆瓦时的年内高价。舜耕能源于8月3日预测到该价格，并于8月4日通知电力用户最大限度减少8月5日生产计划。该用户生产用电量由原计划的33.6兆瓦减少到3.5兆瓦时，通过日间调节，节省用电成本8127元。

  “‘日间调产、精准用电’的生产管理技术实现了助力优化电力系统运行、电力用户用电成本降低、售电公司购电成本降低的‘三赢’效果。在采矿业、建筑业、金属冶炼以及制造业等行业都有广阔的未来市场发展的潜力。”舜耕（山东）能源有限公司总经理纪之栋对《中国能源报》记者表示。

  近年来，国家发改委陆续发布《关于加快建设全国统一电力市场体系的指导意见》《关于第三监管周期省级电网输配电价及有关事项的通知》《关于建立煤电容量电价机制的通知》等文件，电价组成和机制细化成为关注重点。

  “一系列政策文件的发布反映了国家对电价在新型电力系统中关键作用的格外的重视，各类用电主体也逐渐意识到电价机制对其运营和决策的深远影响。因此，精准电价预测的重要性日益凸显。电价预测技术也正朝着智能化、高效化方向加快速度进行发展，成为保障电力市场平稳运行的核心技术之一。”华北电力大学教授王永利对《中国能源报》记者表示。

  在王永利看来，精准的电价预测，能够给用电企业和电网运行带来“双赢”的效果。“对用电企业来说，结合预测结果、当前市场行情报价、气象条件以及电力需求等多维数据，更科学地制定生产计划和用电策略，一方面能够降低电费开支；另一方面，还将有效促进公司参与需求响应，及时响应电价波动，获取更多激励收益，从而逐步提升利润空间。”

  “在电网运行层面，精准的电价信号可以引导用户在电力供应紧张或负荷高峰期主动调节用电需求，减轻电网负荷压力，降低设备过载风险。电网企业也能够基于精确的预测数据优化调度方案，合理的安排发电机组的启停与备用容量，减少冗余配置，提升供电效率与系统可靠性。同时，还能够延缓电力基础设施扩建需求，优化电力资源分配，推动可再次生产的能源的高效利用。”王永利表示。

  “电价预测的难点在于处理和分析大量的数据，包括历史电价数据、市场供需情况、天气变化等，这一些因素的复杂性和多变性使得准确预测电价难度极大。”纪之栋表示。

  王永利表示：“多种因素的综合影响，导致电价精准预测的不确定性增大，例如电力负荷、发电成本、气象数据、能源政策以及市场供需关系等多维度数据相互交织。此外，电力市场政策的变化也是影响电价预测的重要的条件，电力市场、绿证市场以及碳市场等多市场的融合，增加了电价形成机制的复杂性和不确定性，给精准预测带来挑战。气象、市场、用户等多维数据体量庞大，从电力设备的运行数据到市场交易数据，再到气象与政策变化，海量数据的实时处理与分析对现存技术提出了更高要求。”

  “基于大数据分析、机器学习、深度学习等技术，电价预测的精度得到了显著提升。”王永利指出，比如，利用混合模型可以有效应对复杂因素的交互影响，处理大规模多维度数据，进而提高电价预测的准确性。未来，通过电价预测来精准调节生产的技术具备大规模推广应用的前景。

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