行业背景
从数据离散走向统一智能：
电力市场业务由交易中心、调度中心和各类市场主体共同参与，核心工作围绕“数据—预测/出清—结算/考核—复盘优化”展开。
业务高度依赖负荷、价格、出清、计量等时序曲线数据，数据来源既包括申报、成交、结算等市场系统，也涵盖 SCADA（数据采集与监视控制系统）、计量、气象、设备、客户用电等生产与运行系统，对数据准确性、时效性与系统计算效率提出了极高要求。
现货交易高频化
随着现货市场推进，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。
主体多元协同
发用电双方、售电公司、储能等多主体参与，涉及数据交互、合同履约与偏差考核，业务规则复杂。
新能源高占比
新能源出力波动性大，预测难度高，对偏差管理与辅助服务市场的精细化计算提出更高要求。
面临挑战
多源数据割裂，难以形成统一口径
交易、调度、计量、气象、机组/场站运行、客户用电等数据分散在不同系统与组织中，字段口径、时间粒度不一致，导致出清校核、结算对账、偏差分析经常需要依赖人工拼接与多轮校验，重复劳动多、一致性难保障。
时序数据规模大，计算频繁
负荷预测曲线、发电预测曲线、出清曲线、计量曲线等均具备典型时序特征，日常分析涉及大量对齐、聚合、滑动窗口、插补、重采样与版本管理操作，系统底层存储与计算性能面临持续高压挑战。
预测与校核链路长，工程化承载不足
调度侧需进行母线/分区/系统级负荷预测，市场主体侧出力预测需结合气象、节假日、价格、突发事件等外部因素，特征工程与回测验证复杂，缺乏统一的工程化承载平台。
清算结算与偏差考核计算复杂
清算结算涉及多主体、多规则、多维统计与费用计算（如偏差、考核、补偿、分摊等），规则变化频繁。现有计算多依赖离线脚本或多系统拼装，迭代周期长且计算过程难追溯。
DolphinDB 解决方案
多模数据统一存储
- 对交易、计量、出清、结算等数据按时间等维度进行分区与分布式存储，避免因数据量增加导致存查变慢问题。
- 统一承载时序曲线类数据（预测、计量曲线、价格曲线等），以及关系、维表类数据（合同、档案、主体、参数与规则配置等），避免数据割裂问题。
分布式多表关联计算
- 支持交易、计量等大表与合同、档案等维表的多表关联与复杂聚合，在单一作业中完成口径对齐、关联计算与结果落库。
- 对 join、group by、窗口聚合等操作进行分布式并行执行，稳定支撑批量清算、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
通过 DolphinDB 脚本与算子库将复杂的市场规则工程化、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，显著缩短规则上线周期；
- 将计算核心逻辑沉淀为可复用算子，按市场规则版本进行组织；
- 在同一数据底座上对新旧规则并行计算，快速产出差异分析结果，支撑交易中心、调度中心、发电企业的快速决策。
高效模型预测与推理
- 内置机器学习模型，可在库内完成特征工程、模型训练、预测推理与效果评估，结果直接回写数据库，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，使预测流程从“导出数据再建模”转变为“贴近数据直接建模”，显著提升整体效率与一致性。
方案价值
简化系统架构，统一业务口径
在 DolphinDB 中对交易、出清、计量、结算等数据与合同、档案、规则、气象等关系数据统一存储与建模，避免多系统割裂与口径不一致。
海量数据高性能存查
依托分布式架构与分区存储，在结算窗口期、集中出清和批量核算等高负载场景下，保障大规模数据的写入、查询与批量聚合性能。
加快规则与模型演进
脚本化算子库支持规则的版本化管理与快速发布；预测模型在近数据侧完成训练、推理与结果回写，大幅压缩规则与模型的整体迭代周期。
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交易市场业务数据分析效率
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统一管理交易、出清、计量、结算与预测等多源数据高效支撑负荷预测、出清校核、清算结算与偏差考核将复杂市场规则工程化，实现规则快速迭代与可追溯分析提升交易中心、调度中心与市场主体的协同效率与决策质量