电力交易 | 电力解决方案

What this page covers

• 电力交易解决方案概览与 Demo 入口。
• 行业背景与业务流程、数据类型与趋势要点。
• 电力交易业务面临的数据与计算挑战。
• 基于 DolphinDB 集群的技术架构分层。
• 统一存储、分布式计算、规则管理与预测推理能力。
• 方案价值点概述。
• 预约 Demo 的帮助点、表单字段与提交说明。

技能认证特训营第二期报名入口（限时报名）

页面顶部提供活动通知，并给出“限时报名”的外部链接。

• 提供“技能认证特训营第二期”的报名入口。
• 报名入口以外部链接形式呈现。
• 页面提示报名为“限时报名”。

电力交易解决方案（市场业务数据集中处理与分析）

本页以“电力交易解决方案”为主标题，强调市场业务数据集中处理与分析，并提供预约 Demo 入口。

• 方案主题为电力交易场景。
• 定位包括“市场业务数据集中处理与分析”。
• 方案覆盖多源数据管理相关需求。
• 方案覆盖预测校核、出清结算与风险评估等需求。
• 页面提供预约 Demo 的入口链接。

行业背景：从数据离散走向统一智能

本节概述电力市场业务流程、对时序曲线数据的依赖、数据来源与系统要求，并提及交易频次与时效性等趋势要点。

• 电力市场业务链路包含“数据—预测/出清—结算/考核—复盘优化”。
• 主要依赖负荷、价格、出清、计量等时序曲线数据。
• 数据来源包括申报、成交、结算等市场系统。
• 数据来源包括 SCADA、计量、气象、设备与客户用电等运行系统。
• 业务系统对数据准确性、时效性与计算效率要求高。
• 现货交易频次从月度/年度转向日前/实时。
• 数据处理时效性从小时级提升至分钟级。

面临挑战

本节列举多源数据割裂、时序规模与频繁计算、预测校核工程化承载不足，以及清算结算复杂与规则变化等挑战。

• 多源数据割裂，难以形成统一口径。
• 字段口径与时间粒度不一致，影响标准化。
• 出清校核与结算对账常依赖人工拼接与多轮校验。
• 时序数据规模大且计算频繁，带来性能压力。
• 预测与校核链路长，工程化承载不足。

DolphinDB 解决方案（电力交易场景技术架构图）

本节给出电力交易场景的技术架构分层：数据源层、DolphinDB 集群核心层与业务服务层。

• 底层包括交易平台、计量系统、气象外部数据与营销档案等数据源。
• 核心层为 DolphinDB 集群。
• 核心层包含分布式多模存储引擎与 Map-Reduce 分布式计算引擎。
• 业务服务层用于支撑结算、出清、负荷预测与清算等应用。
• Map-Reduce 分布式计算引擎支持 SQL、Dlang 及多种分析函数。

多模数据统一存储

本节说明对关键业务数据按时间等维度分区与分布式存储，并统一承载时序与关系/维表数据以减少割裂。

• 对交易、计量、出清、结算等数据按时间等维度分区存储。
• 统一承载时序曲线类数据与关系/维表类数据。
• 统一承载的数据示例包括预测、计量曲线与价格曲线。
• 关系/维表数据示例包括合同、档案、主体、参数与规则配置。
• 该方式旨在避免数据割裂与随数据增长导致的存查变慢问题。

分布式多表关联计算

本节说明支持大表与维表的多表关联与复杂聚合，并将常见算子进行分布式并行以支撑高负载场景。

• 支持交易、计量等大表与合同、档案等维表的多表关联。
• 可在单一作业中完成口径对齐、关联计算与结果落库。
• join、group by 与窗口聚合可进行分布式并行执行。
• 支撑批量清算、结算与对账差异分析等高负载场景。

模块化计算与规则管理

本节描述以脚本与算子库将市场规则工程化、模块化，支持快速发布与版本化组织，并可并行计算新旧规则差异。

• 通过 DolphinDB 脚本与算子库将复杂市场规则工程化。
• 将复杂市场规则模块化。
• 自定义函数与计算逻辑可通过脚本直接发布，无需编译打包。
• 计算核心逻辑可沉淀为可复用算子。
• 可按市场规则版本对算子与逻辑进行组织。
• 支持在同一数据底座上对新旧规则并行计算。
• 并行计算可用于快速产出差异分析结果。
• 差异分析结果面向交易中心、调度中心与发电企业等对象。

高效模型预测与推理

本节说明内置机器学习模型可在库内完成从特征工程到训练、推理与评估的流程，并支持对接外部算法生态。

• 内置机器学习模型支持库内特征工程。
• 支持库内模型训练与预测推理。
• 支持效果评估，结果可直接回写数据库。
• 该流程旨在避免频繁的数据搬运。
• 支持对接时间序列模型与外部算法生态。

方案价值

本节概述方案价值点，包括统一业务口径、提升海量数据存查性能，以及支持规则与模型的快速演进。

• 价值点之一是简化系统架构并统一业务口径。
• 交易、出清、计量、结算等数据可统一存储与建模。
• 价值点之一是海量数据的高性能存查。
• 面向结算窗口期、集中出清与批量核算等高负载场景。
• 价值点之一是加快规则与模型演进。

预约 Demo（提升电力交易市场业务数据分析效率）

本节引导预约专属 Demo，列出可获得的帮助点，并说明表单字段与提交条款。

• 可帮助统一管理交易、出清、计量、结算与预测等多源数据。
• 可帮助支撑负荷预测、出清校核、清算结算与偏差考核。
• 可帮助将复杂市场规则工程化，实现规则快速迭代与可追溯分析。
• 目标包括提升交易中心、调度中心与市场主体的协同效率与决策质量。
• 提交后技术顾问将在 1 个工作日内联系并安排专属演示。
• 表单字段包含公司名称、姓名、职位、工作邮箱与手机号码。
• 表单字段包含所在地区与需求简述，并标注必填“*”。
• 提交表示同意隐私政策和服务条款。

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