【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及售电数据，具体来说，涉及一种市场化售电数据处理系统及方法。
技术介绍
1、随着电力市场逐步放开，售电市场竞争日益激烈，售电公司作为新的市场主体不断涌现。为了适应这种新的市场格局，需要建立高效的市场化售电数据处理系统来支持售电公司的业务运营，对电力的购、售、交易等数据进行准确处理和分析，以便售电公司更好地参与市场竞争，为用户提供优质的电力服务。
2、随着信息技术的快速发展为市场化售电数据处理系统的建立提供了技术支持。云计算、大数据、物联网等技术的应用，使得售电数据的存储、处理和传输变得更加高效、准确和安全。这些技术的不断成熟和应用，推动了市场化售电数据处理系统的发展和完善。
3、目前，市场化售电数据处理系统只具备基本的数据存储和查询功能，不仅在业务流程的支持上可能存在不足，无法满足售电公司复杂的业务需求。例如，在合同管理、电费结算、用户服务等方面，系统的功能可能不够灵活，导致业务流程繁琐、效率低下，同时缺乏对数据的深入分析和挖掘能力。例如，无法根据历史数据预测用户的用电需求、分析市场趋势等，难以满足售电公司的决策需求。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种市场化售电数据处理系统及方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、本专利技术一方面：
4、一种市场化售电数据处理系统，包
5、数据采集模块，用于采集售电数据，其中，包括：智能电表读数、发电企业数据、电力交易市场信息；
6、数据分析模块，用于对售电数据进行分析，包括：进行用电趋势分析并生成用电分析结果、进行负荷预测并生成负荷分析结果和进行价格波动分析并根据波动指标生成价格分析结果；
7、策略调整模块，用于根据用电分析结果、负荷分析结果和价格分析结果进行售电策略调整。
8、进一步的，还包括以下步骤：数据存储模块、交易管理模块、用户服务模块和系统管理模块，其中；
9、数据存储模块，对采集的售电数据进行存储；
10、交易管理模块，用于管理售电交易的节点环节及实现自动化交易和信息共享，包括：合同管理、电量结算、交易监控；
11、用户服务模块，用于为用户提供个性化的服务，包括：用电查询、账单管理、节能建议；
12、系统管理模块，用于负责系统的配置、维护和监控，确保系统的稳定运行。
13、进一步的，进行用电趋势分析并生成用电分析结果，包括以下步骤：
14、预先根据售电数据获取历史用电数据，包括不同时间段的用电量、用电高峰和低谷时段数据和不同用户类型的用电数据，并收集影响用电趋势的外部因素数据作为影响因子，其影响因子包括：季节变化、气温、经济发展状况和行业动态；
15、将用电量与影响因子进行回归分析，预测未来用电趋势，包括：建立用电量与影响因子的回归模型，分析影响因子变化对用电的影响，生成用电分析结果。
16、进一步的，步骤进行负荷预测并生成负荷分析结果，包括以下步骤：
17、预先根据售电数据获取历史负荷数据，包括不同时间段的负荷曲线、最大负荷和最小负荷。
18、根据售电数据获取与负荷相关的因素数据作为影响因子，其影响因子包括：气温、湿度、节假日。
19、基于历史负荷数据采用指数平滑法进行趋势预测，生成负荷分析结果。
20、进一步的，进行价格波动分析并根据波动指标生成价格分析结果，包括以下步骤：
21、预先根据售电数据获取历史电价数据，包括：不同时间段的电价变化、不同地区的电价差异，并获取影响电价的因素数据作为影响因子，其影响因子包括：能源市场价格，例如：煤炭、天然气、石油、电力供需状况。
22、对历史电价数据进行统计分析，计算波动指标，并根据波动指标生成价格分析结果，其波动指标，包括：平均电价指标、电价波动范围指标、标准差指标。
23、进一步的，策略调整模块，包括以下步骤：
24、标定用电分析结果是否为长期趋势或周期性趋势，其中，包括：
25、若用电分析结果为长期趋势，则获取用电需求是否为持续增长、稳定或下降，若持续增长，增加电力采购量或投资新的发电设施；若稳定用电趋势，优化运营成本；若用电趋势下降，进行开拓其他行业客户或发展分布式能源项目；
26、若用电分析结果为周期性趋势，获取用电周期性变化，且在高峰时段提高价格，低谷时段降低价格；
27、标定负荷分析结果是否为短期负荷或中长期负荷，其中，包括：
28、其中，若负荷分析结果为短期负荷，则根据短期负荷预测，在预计负荷高峰前，从批发市场购买电力或启动备用发电设施。
29、其中，若负荷分析结果为中长期负荷，基于中长期负荷预测，制定长期的电力采购和投资计划；
30、标定价格分析结果，进行定价策略调整，包括：
31、其中，在价格低谷时期，推出优惠套餐或降低价格，进行签订长期合同策略；
32、其中，在价格高峰时期，提高价格策略。
33、本专利技术另一方面：
34、一种市场化售电数据处理方法，包括以下步骤：
35、预先采集智能电表读数、发电企业数据和电力交易市场信息作为售电数据；
36、对售电数据分析，其中包括：分别进行用电趋势分析并生成用电分析结果、进行负荷预测并生成负荷分析结果和进行价格波动分析并根据波动指标生成价格分析结果；
37、根据用电分析结果、负荷分析结果和价格分析结果进行售电策略调整。
38、本专利技术的有益效果：
39、本专利技术市场化售电数据处理系统及方法，通过预先采集智能电表读数、发电企业数据和电力交易市场信息作为售电数据，对售电数据分别进行用电趋势分析并生成用电分析结果、进行负荷预测并生成负荷分析结果和进行价格波动分析并根据波动指标生成价格分析结果，同时根据用电分析结果、负荷分析结果和价格分析结果进行售电策略调整，不仅自动化的数据采集和处理，减少人工干预，提高工作效率及提高售电效率，同时快速准确的数据分析，也为售电决策提供及时支持，可制定合理的售电价格和营销策略，实现实时掌握市场动态，及时调整售电策略，适应市场变化，而且市场应用广，提供节能策略建议，促进能源的合理利用，支持智能电网建设，实现供需互动，提高能源系统的效率和稳定性。
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1.一种市场化售电数据处理系统，其特征在于，包括：数据采集模块(1)、数据分析模块(3)和策略调整模块(4)，其中；
2.根据权利要求1所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，还包括以下步骤：数据存储模块(2)、交易管理模块(5)、用户服务模块(6)和系统管理模块(7)，其中；
3.根据权利要求1所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，所述进行用电趋势分析并生成用电分析结果，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，步骤所述进行负荷预测并生成负荷分析结果，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，所述进行价格波动分析并根据波动指标生成价格分析结果，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，所述策略调整模块(4)，包括以下步骤：
7.一种市场化售电数据处理方法，用于权利要求1-6中的任意一项所述的市场化售电数据处理系统的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种市场化售电数据处理系统，其特征在于，包括：数据采集模块(1)、数据分析模块(3)和策略调整模块(4)，其中；
2.根据权利要求1所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，还包括以下步骤：数据存储模块(2)、交易管理模块(5)、用户服务模块(6)和系统管理模块(7)，其中；
3.根据权利要求1所述的市场化售电数据处理系统，其特征在于，所述进行用电趋势分析并生成用电分析结果，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的市场化售电数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜坤，李斌，沈金秋，陈亮亮，
申请(专利权)人：长峡数字能源科技湖北有限公司，
类型：发明
国别省市：
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