广东电力市场数字化转型探索与实践.docx
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1、广东电力市场数字化转型探索与实践本案例聚焦广东电力市场数字化交易平台建设,重点讲述人工智能、云计算、大数据、先进技术架构等在系统建设中发挥的重要作用,有效支撑了现货连续结算试运行、需求侧、绿电、零售等交易业务开展,为广大电力市场主体提供了优质服务,支撑了广东电力市场快速发展,助力全面建成广东电力市场数字生态。一、企业概况为落实广东省政府关于深化电力体制改革的有关部署,规范电力市场交易管理,按照省政府和南方电网公司有关要求,2014年11月7日广东电力交易中心成立;2016年6月,公司制的广东电力交易中心正式挂牌;2017年3月1日,广东电力交易中心有限责任公司正式成立。目前下设办公室、党建人事
2、部、财务部、发展研究部、交易组织部、分析结算部、市场管理部、合规及风险控制部、信息数据部九个部门。广东电力交易中心不以营利为目的,在政府监管下为市场主体提供规范、公开、透明的电力交易服务。广东电力交易中心是广东省电力市场业务的组织实施机构,履行电力市场交易管理职能。主要负责市场交易平台的建设、运营和管理;负责电力市场政策、交易规则研究;负责电力交易组织,汇总电力用户与发电企业自主签订的年度合同;负责市场运营管理,包含市场主体注册管理、披露和发布市场信息;负责提供结算凭证和相关服务;依法接受国家能源局南方监管局、省经济和信息化委、省发展和改革委的监管。经过几年的发展建设,广东已成为全国最活跃的省
3、级电力市场,建成了“中长期+现货”市场体系,实现了“批发+零售”、“省内+省外”的穿透式灵活结算机制、搭建了公开、透明、稳定、的交易平台,实现了资源的优化配置,市场整体呈现出竞争有序、开放活跃的局面。二、数字化建设内容与主要措施(一)采用先进架构和实时撮合等技术,构建电力交易平台1、在技术架构方面,采用“云化+微服务化”的技术体系,充分结合缓存技术、负载均衡、高性能数据集群、跨机房双活架构、同城灾备等建设思路,构建了高并发、高性能业务处理能力、高安全性的交易平台,支撑海量市场主体的入市。2、采用内存撮合技术,通过最大限度地去除与数据库的交互,将整个撮合逻辑放在内存中进行,比数据库撮合技术少了许
4、多I/O操作,在性能上可以大幅提升撮合速度,实现交易请求的快速撮合和结算,提高交易效率。3、基于主流的前后端开发技术和统一的技术标准,扩展丰富的UI组件体系,提高开发效率,进而提升业务响应效率,同时提升市场主体系统使用体验,提高用户满意度。4、采用多机热备技术将一组撮合引擎部署成互为备份的撮合引擎集群,当主撮合引擎出现故障无法继续正常工作时,撮合引擎集群便会迅速检测到这个故障,选举出一个备份撮合引擎接管故障撮合引擎的任务,从而保证整个撮合系统正常运行,避免长时间的撮合服务中断,保证撮合系统长期、可靠的服务。5、应用数据库分库分表技术,提高数据库操作效率,解决大数据量下的数据存储和访问效率问题,
5、提供百万级用户接入下的海量业务数据存储及处理能力。(一)采用智能推荐等技术,构建零售交易平台1、在电力零售业态不断升级,电力用户快速增长的情况下,聚焦优质零售交易服务,建设了注册登录、档案管理、零售套餐管理、零售交易、合同签订,以及信息披露六部分核心功能;在技术架构方面,结合电子商务技术,融合零售交易特点,采用购电端、售电端和监管端前、中、后分离的方式,创新打造了智慧、高效的广东电力市场零售交易平台。2、基于低代码技术,对交易过程中涉及的元素和事件进行抽象和提取,通过模板定义,可视化灵活配置,实现表单定义、元素间关联,边界值限定,事件触发,流程定义等功能,为快速的响应政策的变化,增加交易品种,
6、适配交易规则提供灵活便捷技术支撑。3、利用人工智能领域的个性化推荐引擎,基于每个市场主体的行业信息、地理位置、电力属性等静态信息和用电量、购电、缴费等动态行为特征信息形成的购售电行为大数据,可对各市场主体进行画像处理,进一步将匹配度和相关度更高的购售电方案推荐给各市场主体。4、实现了多项排序方式、多样筛选条件供用户精准筛选套餐,满足电力用户高效选择套餐。(三)基于数据建设的方法论,构建数据中台1、基于数据建设的方法论,采用大数据、人工智能技术,构建具有海量数据采集、计算、存储、加工,以及数据治理、数据标准化、数据安全,建模分析、价值变现能力的综合性数据能力的数据中台。2、多应用数据管理,数据中
7、台管理内部的交易批发、结算、零售、交易服务费、风控等,以及外部的电网营销、调度多个应用的业务数据,包括:用户基础资料数据、历史电量数据资产、风险评估数据资产等十六类资产数据。3、跨系统数据复用,基于数据服务的数据开发,实现内部多个应用跨系统的数据复用,复用数据包括(存量超过18亿、月增量500万)大数据量的电量分时数据,统一档案(用户档案、售电、发电企业档案)资料数据等。4、多数据处理和访问,数据中台核心的数据管理、汇聚,数据提纯加工和数据分析、机器学习,数据开发能力,为多个业务应用的数据交互提供能力支撑。5、跨主题域数据访问,构建以元数据为基础的数据仓库、数据地图、数据血缘,构建数据标准,以
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