电力市场交易辅助平台技术路线主要分为两类：基于电力系统模型的模拟出清技术路线和基于数据驱动(AI)的电价预测技术路线。这两类技术各有特色，在电力市场交易决策支持中扮演着不同但互补的角色。随着电力市场化改革深入推进，两类技术路线正逐步从各自独立向融合协同方向发展，共同推动电力交易智能化水平提升。本文将从技术原理、实现方法、优缺点及发展趋势等方面，对这两类技术路线进行系统分析。
（来源：北极星售电网 作者：中电工程碳中和发展研究院：汪洋、张晨 中电工程中南电力设计院：罗超、张志强）
一、基于电力系统模型的模拟出清技术路线
（一）技术原理与逻辑框架
电力系统网络拓扑运算求解技术路线的核心是通过精确建模电力系统物理特性，结合市场规则进行出清过程模拟，从而推导出合理的电价预测和交易策略。其技术原理基于电力市场出清机制，主要包含三个关键环节：电力系统建模（包括源、网、荷、储等方面，以及网络拓扑）、约束条件处理和电价预测算法。
首先，电力系统建模将电网抽象为节点-边图模型，节点代表发电厂、负荷中心和储能装置，边代表输电线路和变压器。每个节点和边都包含详细的电气参数，如发电机组的启停成本、爬坡速率、最小出力、最大出力等，以及线路的容量限制、阻抗参数等。这种建模方式能够精确反映电网的物理特性，确保计算结果的物理合理性。
其次，约束条件处理是该技术路线的关键环节。主要考虑四类约束：物理约束(如潮流方程、线路容量限制等)、机组约束(如启停时间、爬坡速率、最小出力等)、市场规则约束(如报价格式、交易限制等)以及安全约束(重要输电断面输送容量约束)。这些约束条件通过数学表达式整合到优化模型中，确保计算结果既满足市场规则要求，又符合电网安全稳定运行条件。
最后，电价预测算法通过求解安全约束机组组合(SCUC)和安全约束经济调度(SCED)模型，得出系统出清价格。SCUC模型确定未来一段时间内机组的启停计划；SCED模型在确定的机组组合基础上，确定机组的最优出力分配和节点电价。两者都是以社会福利最大化为目标。
（二）技术实现方法
电力系统建模通过将电网离线模型导入系统，构建包含节点、线路、变压器等元件的完整电网模型。建模过程中考虑电网的层次结构，将高压输电网、变电站和配电网主接线进行合理简化，形成适用于市场模拟的电网拓扑结构。
约束条件处理主要通过混合整数线性规划(MILP)模型实现。SCUC问题在数学上表述为：
min ∑(机组启动成本+滑坡成本+空载成本+发电增量成本)
s.t. 机组约束、潮流约束、安全约束
其中，机组约束包括最小启停时间、爬坡速率限制等；潮流约束通过PTDF(功率转移分布因子)线性化处理；安全约束包括重要输电断面输送容量约束等。求解方法主要采用Benders分解法，将大规模问题分解为多个子问题，提升求解效率。
电价预测算法主要通过节点边际电价(LMP)模型计算：
LMP = 系统边际价格 + 线路阻塞罚因子
其中，系统边际价格反映发电侧的边际成本，线路阻塞罚因子反映电网约束对电价的影响。SCED模型通过拉格朗日乘子方法求解，将约束条件转化为价格信号，最终得到节点电价。
（三）优势与局限性
优势主要体现在三个方面：
一是物理模型基础确保计算结果的物理合理性。电力系统模型能够精确反映电网的物理特性，包括潮流分布等，使得计算结果具有明确的物理意义，能够指导实际电网调度运行。
二是安全约束处理能力突出。该技术路线能够将重要输电断面输送容量约束等电网安全约束直接整合到优化模型中，确保市场出清结果符合电网安全稳定运行要求，避免因市场出清结果不安全而导致的调度困难。
三是适用于长期规划和投资决策。电力系统模型能够考虑机组的长期运行特性，如容量补偿机制、长期合约等，为发电企业制定长期投资和运行策略提供支持。
局限性也较为明显：
一是计算复杂度高。SCUC/SCED模型是典型的NP-hard问题，求解时间长。以某省级电力系统为例，包含161台发电机组和109个安全约束断面，SCUC求解时间约10分钟，难以满足实时交易需求。
二是对电网数据准确性要求高。网络拓扑模型依赖精确的电网参数，如机组成本曲线、线路阻抗等，数据不准确将导致计算结果偏差，影响交易决策。
三是难以适应市场规则快速变化。随着电力市场改革深入推进，市场规则不断调整，需要频繁更新模型参数和约束条件，增加了维护难度和成本。
二、基于数据驱动(AI)的电价预测技术路线
（一）技术原理与逻辑框架
数据驱动(AI)电价预测技术路线的核心是通过分析历史电价数据和影响电价的各种因素，挖掘其中的规律，构建预测模型，从而预测未来电价走势。其技术原理主要包含三个环节：特征工程、模型选择和预测结果优化。
首先，特征工程是数据驱动技术的基础环节。需要从多源数据中提取与电价相关的特征，包括历史电价、天气数据(温度、湿度、风速等)、负荷数据、燃料价格、可再生能源出力、政策变量等。特征工程需要考虑时序特征(如滑动窗口、滞后特征)和非时序特征(如政策编码、节假日标记)，并通过相关性分析、主成分分析等方法筛选重要特征，降低模型复杂度。
其次，模型选择是数据驱动技术的核心环节。根据电价预测的特点，可选择传统统计学模型(如ARIMA)、机器学习模型(如SVM、随机森林)或深度学习模型(如LSTM、Transformer、GNN)等。模型选择需考虑预测精度、计算复杂度、实时性等因素，针对不同时间尺度的电价预测选择合适的模型。
最后，预测结果优化是数据驱动技术的完善环节。通过多模型集成(如Stacking、XGBoost+LSTM)、实时数据反馈校正、不确定性量化(如贝叶斯神经网络)等方法，提升预测结果的可靠性和实用性。
（二）技术实现方法
特征工程主要采用以下方法：
1. 时序特征构造：通过滑动窗口、滞后特征等方法提取历史电价的时序特征，如前12小时电价、前24小时平均电价等。
2. 非时序特征编码：对天气数据、政策变量等进行编码，如将温度划分为低温、中温、高温三个区间，采用梯形隶属度函数进行模糊化处理；将政策变量通过PMC指数模型量化，反映政策对电价的影响程度。
3. 特征筛选：采用LASSO、相关性分析等方法筛选重要特征，降低模型复杂度。
模型选择主要采用以下方法：
1. 传统统计学模型：如ARIMA、GARCH等，适用于电价序列的线性特征提取。
2. 机器学习模型：如随机森林、XGBoost等，适用于特征间的非线性关系建模。
3. 深度学习模型：如LSTM、Transformer、GNN等，适用于复杂时空特征建模。
其中，GNN(图神经网络)在电力市场中的应用日益受到关注。GNN能够结合电力网络的拓扑结构和节点物理状态参数，捕捉节点间的电力流动与电气参数影响关系。例如，将电网母线节点(发电厂出力节点、负荷接入节点)作为图节点，输电线路和变压器作为图边，节点属性包括电压幅值、电压相位、发电功率、负荷功率等物理状态参数，边特征包含线路阻抗、变压器变比等电气参数。通过消息传递机制聚合节点间的电气信息，学习满足电力网络物理约束的节点状态关系，从而为电价预测、电力市场分析提供支持。
预测结果优化主要采用以下方法：
1. 多模型集成：将多个单一模型的预测结果作为新模型的输入，进行集成预测，提升整体预测精度。
2. 实时反馈校正：根据实时市场数据，动态调整预测模型参数，提高预测准确性。
3. 不确定性量化：通过贝叶斯神经网络等方法，提供电价预测的置信区间，支持风险量化和决策制定。
（三）优势与局限性
优势主要体现在三个方面：
一是适应性强，能够捕捉复杂非线性关系。AI模型能够自动学习电价数据中的复杂模式，包括供需关系、可再生能源波动、政策影响等多因素间的非线性交互作用，提高预测准确性。
二是实时性好，能够快速响应市场变化。AI模型通常在训练完成后可实现实时预测，响应时间短。
三是数据驱动能够快速整合拓展新变量与应用。随着电力市场改革推进，新变量(如新型储能、虚拟电厂)不断涌现，AI模型能够通过重新训练或微调，快速适应这些变化，无需频繁修改模型结构。
局限性也较为明显：
一是依赖历史数据，对数据质量要求高。AI模型预测精度高度依赖历史数据质量，数据突变(如疫情期间)会导致预测误差显著上升。例如，Nordpool市场在2020-2022年期间的MAE(平均绝对误差)比疫情前高出8倍。
二是可解释性差，难以理解预测逻辑。深度学习模型通常被视为“黑箱”，难以解释预测结果的形成机制，影响决策者的信任度和接受度。
三是长期预测精度受限。AI模型在长期预测中容易受到系统结构变化的影响，特别是中长期电力供需形式难以预测，网架调整和市场规则变化也在一定程度上产生干扰，导致预测误差增大。
三、两类技术路线的比较分析
（一）预测精度比较
电力系统模型在长期预测中具有明显优势，能够考虑机组投资成本、容量补偿机制等长期因素；而数据驱动模型在短期预测中表现更佳，能够捕捉市场行为、天气变化等短期因素间的复杂关系。
（二）实时性比较
电力系统模型求解时间较长，SCUC/SCED模型通常需要数分钟至数十分钟，总体难以满足高频交易需求（实时市场需要每15分钟更新一次出清结果），时间压力较大。
数据驱动模型通常在训练完成后可实现实时预测，响应时间短。例如，基于GNN的实时电价预测模型可以在秒级内完成计算。
（三）计算复杂度比较
两类技术路线在计算复杂度方面也存在显著差异：
电力系统模型是典型的NP-hard问题，计算复杂度高。以某省级电力系统为例，SCUC模型包含约80万连续变量和16万0/1变量，求解难度大。虽然通过约束筛选(如仅保留30个关键断面)可将求解时间缩短至更短时间，但仍需要专业求解器(Cplex、Gurobi、COPT等)和高性能计算资源。
数据驱动模型计算复杂度主要体现在训练阶段，推理阶段相对简单。以深度学习模型为例，训练过程需要大量计算资源，但推理过程相对轻量级。例如，GNN模型训练需要数小时，但单次预测仅需数秒；强化学习模型训练需要数天，但策略生成可在毫秒级完成。
（四）适用场景比较
两类技术路线适用于不同的市场场景：
电力系统模型适用于需要严格物理约束验证的场景，如市场出清、安全校核、长期投资决策等。
数据驱动模型适用于需要快速决策的场景，如高频交易、需求响应、短期策略制定等。
四、两类技术路线的融合趋势与创新方向
（一）混合建模框架
两类技术路线的融合正成为行业趋势。一种典型的融合方法是将电力系统物理特性（机组运行特性、潮流分布特性、线路容量限值等）作为先验知识嵌入AI模型(如GNN的图结构或Transformer的注意力机制)，提升预测的物理合理性。
例如，GNN+SCED/SCUC混合模型能够将电网节点(发电厂、负荷中心)和边(线路容量、阻抗)作为GNN输入，捕捉节点间的电价传播关系；同时在GNN损失函数中加入潮流方程、线路容量等约束的正则化项，确保预测结果满足电网安全要求。
（二）协同优化算法
协同优化算法是另一重要融合方向。例如，利用AI模型快速生成初始解(如机组组合)，再通过SCUC/SCED进行精细校核；或用强化学习动态调整物理模型参数(如可再生能源出力不确定性)，提升求解效率。
具体实现上，可采用以下方法：
1. AI预处理SCUC/SCED：通过深度学习动态筛选关键约束(如线路潮流越限概率)，或预测可再生能源出力，减少SCUC的不确定性，缩短求解时间。
2. 强化学习优化SCUC初始解：用DRL模拟发电企业竞价策略，生成符合物理约束的机组组合初始解，减少SCUC的搜索空间。
3. 数据-物理混合校正
数据-物理混合校正是一种新兴的融合方法，通过AI预测结果与SCED的节点电价模型结合，利用实时数据流校正物理模型的假设(如可再生能源出力不确定性)。
例如，某平台通过SCUC/SCED算法模拟市场出清，同时利用AI分析历史数据生成策略建议，形成“物理模型+数据驱动”的闭环决策系统。这种方法既保证了决策的物理合理性，又提高了决策的灵活性和适应性。
4. 边缘计算部署
边缘计算部署是提升实时性的有效融合方法。在物理模型求解中引入边缘计算(如材料46的MEC方案)降低延迟，同时AI模型在云端处理海量数据，形成分层架构。
例如，可在变电站或用户端部署轻量级LSTM模型，实时处理局部负荷和可再生能源数据；在云端集中运行SCUC/SCED算法，结合GNN全局预测结果进行安全校核和优化。
5. 政策量化与物理模型整合
政策量化与物理模型整合是支持混合电力市场结构的重要融合方向。例如，将PMC指数模型的政策变量作为SCUC的惩罚项或约束条件，实现长期规划与短期调度的协同。
具体实现上，可将政策变量(如分时电价调整、可再生能源补贴)通过文本挖掘和因子提取量化，形成政策影响因子，作为SCUC模型的额外约束或目标函数项，指导发电企业长期投资和短期运行决策。
五、未来发展趋势与建议
（一）技术发展趋势
一是模型轻量化与边缘计算将成为重点。随着5G、边缘计算和基础模型等新兴技术的发展，轻量级AI模型将在边缘设备上部署，实现实时预测和决策。例如，GNN模型可通过模型压缩、知识蒸馏等技术轻量化，降低计算资源需求。
二是多模态数据融合将成为关键。电力市场数据将从单一电价序列扩展到多源异构数据，包括文本数据(政策文件)等，需要开发能够处理多模态数据的融合模型。
三是可解释性与透明度将得到重视。随着AI模型在电力市场中的应用深入，模型可解释性将成为重要研究方向，开发能够解释预测结果形成机制的可视化工具和解释框架。
四是联邦学习与隐私保护将成为热点。为保护市场主体数据隐私，联邦学习等分布式学习方法将得到广泛应用，允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练和预测。
（二）实践建议
对于系统网络拓扑模型：
一是采用模型预处理和约束筛选技术，缩短求解时间。通过识别无效的故障态安全约束，减少模型规模；通过变量固定和约束松弛，加速求解过程。
二是结合AI技术优化模型参数和结构。利用机器学习技术自动识别关键约束和变量，减少人工干预；利用深度学习技术优化潮流方程求解，提高计算效率。
三是开发标准化、可扩展的建模技术，适应市场规则变化。采用模块化设计，便于快速调整模型参数和结构；开发通用接口，支持不同市场规则的灵活配置。
对于数据驱动模型：
一是构建高质量的数据集，提升模型预测精度。整合多源数据(历史电价、天气、负荷、政策等)，形成全面的特征空间；采用数据增强技术，处理数据不足和噪声问题。
二是开发混合模型，结合物理约束和数据驱动。将电网拓扑的物理约束作为先验知识嵌入AI模型；在损失函数中加入物理约束的正则化项，提高预测结果的物理合理性。
三是构建边缘-云协同架构，提升实时性。在边缘设备部署轻量级AI模型，处理实时数据；在云端运行复杂模型，进行全局预测和优化；通过数据流技术实现实时反馈和动态调整。
四是开发政策量化工具，支持市场规则变化。利用PMC指数模型量化政策影响，形成政策影响因子；将政策变量作为模型输入，提高对政策变化的适应性。
六、结论与展望
电力交易辅助平台技术路线正从各自独立向融合协同方向发展。基于电力系统网络拓扑的运算求解技术路线，能够确保计算结果的物理合理性和安全性，适用于市场出清、安全校核、长期投资决策等场景；基于数据驱动(AI)的电价预测技术路线能够捕捉复杂非线性关系，提升预测精度和实时性，适用于高频交易、需求响应、短期策略制定等场景。
未来，两类技术路线的融合将更加深入，形成“物理模型+数据驱动”的混合架构。例如，GNN+SCED/SCUC混合模型能够结合电网拓扑和AI预测优势；强化学习优化SCUC初始解能够加速求解过程；边缘-云协同架构能够实现实时预测和决策。
随着电力市场改革深入推进和AI技术快速发展，电力交易辅助平台将朝着更加智能、高效、安全的方向发展。一方面，物理模型将更加精细化，能够考虑更多机组特性和电网约束；另一方面，AI模型将更加鲁棒和可解释，能够适应市场规则变化和数据不确定性。最终，两类技术路线的融合将为电力市场参与者提供更加全面、精准的交易决策支持，推动电力市场高质量发展。
(注：本文为投稿，以上观点仅代表作者)
