電力市場交易中的大數據挖掘與商業決策支持研究

中圖分類號：F123.9 文獻標識碼：A

作為現代能源體系的核心構成部分，電力市場的高效運行關乎能源資源的優化配置及經濟社會的可持續發展。當前，隨著新能源占比的持續提升，電力市場交易的復雜程度顯著增加。在此背景下，如何提高市場預測的精準度與決策的科學性，已成為行業發展亟待解決的重要課題。基于此，本文對大數據挖掘技術與商業決策支持系統展開研究，旨在為破解行業面臨的數據價值挖掘不充分、決策效率偏低等問題提供理論支撐與實踐路徑。

1電力市場交易中大數據挖掘的核心技術

1.1數據采集與預處理技術

電力市場交易數據具有多樣性、動態性和高頻性等特征，其來源廣泛，涵蓋發電側、負荷側、市場交易平臺以及外部環境等多個方面。在數據采集環節，筆者借助物聯網傳感器、智能電表以及SCADA（監控與數據采集）系統，實現對實時交易數據、用電負荷數據和可再生能源發電數據的高精度獲取。在數據預處理階段，為解決數據中存在的噪聲、冗余和缺失問題，筆者采用數據清洗技術，具體包括插值法和基于統計學習的異常值檢測方法。同時，筆者對不同格式的原始數據進行標準化處理，并依托Hadoop、Spark等大數據存儲系統構建統一的數據平臺，從而為后續的挖掘分析工作奠定高質量的數據基礎[1]。

1.2基于機器學習的電力市場預測模型

構建電力市場預測模型是數據挖掘的核心環節之一，該模型主要涵蓋電價預測與負荷需求預測兩大模塊。在電價預測領域，基于長短期記憶網絡（LSTM）的時間序列模型因能有效建模電價的非線性波動特性，已得到廣泛應用。LSTM模型通過輸入多維時間序列數據，精準捕捉時間依賴性與周期性變化，從而顯著提升預測準確性。模型的輸入為多維時間序列 X={x₁，x₂，...，x_T} ，通過嵌入層映射為高維特征h_t=f(X_t-k;t;θ) ，最終生成的電價預測值為：

y_t=σΞ(W?h_t+b)

其中， W 和b為模型參數， σ 為非線性激活函數，t為時間步長。通過模型訓練和優化，結合特征工程和超參數調整，電價預測的準確性得到了顯著提升。

1.3實時數據挖掘與動態分析技術

實時數據挖掘技術已在電力市場交易中得到廣泛應用。為提升系統的動態響應能力，需采用分布式計算框架對數據進行流式處理。借助Flink、Kafka等實時計算工具，可實現對高頻電價數據、用戶行為數據的動態分析與快速處理。在動態分析過程中，關聯規則挖掘算法用于識別市場參與者的報價策略模式，而聚類分析技術用于劃分負荷用戶的行為類型。動態分析技術的引入，使市場調控機構能夠實時監控交易風險，并優化調度策略[2]。

1.4數據質量控制與異常值處理技術

電力市場數據的復雜性對數據質量控制提出了嚴格要求。為確保數據的準確性與一致性，需采用數據質量評估技術，對數據的完整性、時效性和準確性展開量化分析。在異常值處理方面，可利用DBSCAN等基于密度的算法檢測交易數據中的異常模式，并通過貝葉斯方法對不確定性數據進行可信度修正。同時，結合區塊鏈技術實現數據存儲與訪問的透明化管理，以此提升數據在多方協作過程中的可信度。

2大數據挖掘在電力市場交易中的應用

2.1電力市場價格預測與波動分析

電力市場價格預測需要應對數據的非線性、非平穩波動特性以及高頻動態數據的復雜性。價格預測模型通過引入長短期記憶網絡與卷積神經網絡（CNN）的組合結構，能夠捕捉時序數據的長期依賴性和局部變化特征。在數據處理階段，采用小波變換對高頻噪聲進行降噪處理，同時保留關鍵價格信號，提高模型的輸入質量。在評估模型精度時，將均方根誤差(RMSE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）作為核心技術指標，分別量化價格波動預測的偏差和相對誤差。在實際應用中，該模型能夠將短期電價波動的預測誤差控制在 5% 以內，為市場參與者提供精準的價格趨勢分析和決策依據[3]。

2.2電力負荷需求動態預測

負荷需求動態預測的技術核心在于將時序建模與多維特征分析相結合。研究通過整合用戶負荷數據、氣象變量及經濟活動指標，構建出具有高適應性的預測模型。在輸入數據處理環節，采用歸一化處理方法以減小變量尺度差異，避免因特征分布不均導致模型產生預測偏差。在模型性能評估方面，采用預測均方誤差和對比基準誤差減少比率作為指標，確保短期負荷預測的誤差率控制在 3% 以下，從而充分滿足市場運行對實時性和精準度的雙重需求。

2.3新能源發電功率與消納能力評估

新能源發電功率預測與消納能力評估工作基于多源數據融合技術展開，通過結合氣象觀測數據與歷史發電記錄，對風電和光伏發電的輸出特性進行建模。研究采用隨機森林（RF）算法處理多維氣象變量，構建非線性回歸模型以預測新能源發電功率，并借助動態貝葉斯網絡修正預測結果，從而提升功率輸出不確定性評估的準確性。在消納能力評估方面，運用多目標優化調度算法制定儲能設備的分布式調控方案，優化電網調節能力與新能源接納率的匹配程度。相關評估指標包括新能源消納率、儲能利用率和電網負載平衡系數。經過調度優化后，區域內新能源消納率提升至 85% 以上，有效緩解了清潔能源接入對電網穩定性造成的影響[4]。

3電力市場商業決策支持系統的設計與實現

3.1商業決策支持系統的功能與架構設計

商業決策支持系統采用多層模塊化架構設計，該架構涵蓋數據采集、分析處理、決策支持和用戶交互四個核心層次，具體結構如圖1所示。數據采集層整合智能電表、SCADA系統及市場交易平臺的數據，并借助Hadoop分布式文件系統（HDFS）實現高容量存儲與快速讀取。分析處理層依托

ApacheSpark的流處理功能對數據進行實時分析，并結合隨機森林回歸模型（RFR）優化預測任務。決策支持層運用混合整數線性規劃（MILP）和深度Q學習算法，為用戶提供負荷分配、報價策略及調度優化等方面的建議。用戶交互層通過D3.js技術實現數據可視化，展示實時動態分析結果，該層支持多用戶并發操作，且響應時間控制在300 毫秒以內。

圖1商業決策支持系統基本架構

3.2數據挖掘與決策支持的結合模式

該商業決策支持系統通過融合關聯規則挖掘與深度學習模型，實現了數據挖掘與市場決策的無縫銜接。在市場交易行為分析中，系統采用Apriori算法識別多邊交易中的隱性關聯關系，并將提取的規則嵌入神經網絡模型以優化預測結果。同時，系統將支持向量機（SVM）模型應用于短期負荷預測，再將預測值輸入多目標優化算法，生成最優調度方案。此外，系統基于強化學習算法設計動態決策模型，利用市場數據的實時更新調整報價策略。

3.3關鍵技術的實現路徑

決策支持系統的實現路徑依托于高效計算與智能算法的協同作用。具體而言，實時數據流通過Kafka隊列實現分布式傳輸，隨后進入Flink計算框架，完成動態分析與異常檢測。在模型訓練過程中，系統利用TensorFlow分布式框架和GPU加速技術處理海量數據，以此提升模型更新速度和預測精準度。為進一步優化系統性能，研究引入動態加權損失函數LL，并結合遷移學習，增強系統對多區域市場數據的適應性。該損失函數的定義為：

其中， l₁ 和 l₂ 分別表示均方誤差（MSE）和均方對數誤差（MSLE）， α∈[0，1] 為權重系數，動態調整以適應數據分布的變化。該系統的架構部署采用Docker容器，并結合Kubernetes集群管理，以此實現高效的資源調度，保證系統在高負載條件下能夠穩定運行。

3.4系統性能優化與實時性保障

系統的性能優化是通過分布式計算與算法改進的協同實施來實現的。具體而言，系統借助分層索引技術顯著提升了數據查詢效率，并采用稀疏矩陣分解技術有效降低了模型的存儲與運算成本。同時，在邊緣計算節點中引入輕量化算法處理部分實時數據流，可減輕中心計算單元的負載。系統的實時性保障是通過事件驅動架構實現的，并結合Redis等內存計算框架，將關鍵數據的訪問延遲控制在100毫秒以內[5。在高峰負載測試中，該系統整體性能表現優異，能夠支持每秒超過10000筆交易的分析與處理，確保交易策略生成的準確性和實時性。

4電力市場數據挖掘與決策支持的案例分析

4.1案例背景概述

某沿海省份的電力交易中心長期面臨諸多挑戰，其中包括新能源發電的明顯波動性、市場報價策略的復雜性以及負荷需求在高峰時段的集中性。這些因素對該地區的市場運行效率和資源分配的合理性產生了不利影響。在此背景下，該電力交易中心引入了一套基于大數據挖掘的決策支持系統，以期實現精準預測與高效管理。

4.2 實施路徑

在數據采集環節，系統實時接入智能電網數據和市場交易數據，構建基于ApacheKafka的高效數據流傳輸通道，確保新能源發電數據、負荷需求數據及市場交易行為數據的完整性與實時性。在建模分析階段，系統采用長短期記憶網絡對電價進行動態預測，并結合Transformer模型捕捉負荷需求的時序特征與外部變量的耦合關系。在決策支持層面，系統利用粒子群優化算法優化發電企業的報價策略，同時通過強化學習算法生成高峰負荷分配和新能源調度優化方案。

4.3 數據獲取與研究方法

數據獲取工作基于多源融合技術開展，涵蓋的數據類型包括交易中心實時上傳的數據、氣象臺的氣象預報數據以及歷史用電負荷記錄，通過現場調研和問卷調查收集市場參與者的交易行為數據，并整合邊緣設備采集的發電和負荷數據，以確保樣本的廣泛覆蓋性和代表性。在研究方法上，融合回歸分析與分類模型，通過劃分訓練集與驗證集，實現對模型性能的動態評估與優化。

4.4 項目成果

系統的實施在提高電力市場運行效率、資源分配合理性和新能源利用率方面取得了顯著成效。該系統在關鍵技術指標上

表1電力市場決策支持系統實施前后關鍵技術指標對比

的改善情況，如表1所示。

在預測精度方面，電價預測的均方根誤差從 6.2% 降至2.5% ，短期負荷需求預測的誤差率從 4.8% 降至 3.0% ，顯著提升了預測的精準度與調度的科學性。在市場效益方面，市場清算收益增長了 12.8% ，新能源消納率從 78% 提升至 90% 有效緩解了清潔能源接入帶來的壓力。在系統性能方面，高峰期交易分析的支持量從10000筆/秒提升至15000筆/秒，確保系統在高負載條件下的實時響應能力。

5結語

大數據挖掘與決策支持系統顯著提升了電力市場的運行效率和智能化水平。未來，隨著新能源占比的持續提升與電力市場的逐步開放，數據驅動的精準決策將成為行業發展的核心趨勢。相關研究應聚焦人工智能、區塊鏈與物聯網技術的協同應用，以實現電力市場的高效交易和靈活調度。構建統一的行業標準和數據安全框架，將有助于促進電力市場的可持續發展，助力構建更加智能化的能源體系，最終實現經濟與生態效益的雙贏。

參考文獻：

[1]張曦.基于關聯規則技術的電力市場營銷數據挖掘方法[J].中國管理信息化，2023(19):113-116.

[2]侯丙辛.基于數據挖掘的區域電力市場輔助服務質量評價[J].電器工業，2022(12):79-82.

[3]劉永輝，張顯，孫鴻雁，等.能源互聯網背景下電力市場大數據應用探討[J].電力系統自動化，2021(11):1-10.

[4]李穎杰.電力大數據智能化高效分析挖掘技術框架研究[J].電子設計工程，2021(6：70-73.

[5]周旭.電力市場交易中大數據技術應用[J].知識經濟，2024(18):24-26.

作者簡介：楊柳青（1982一），女，漢族，天津人，本科，研究方向為統計學、大數據技術與應用。