一种确定电力消耗预期收效的方法和系统与流程

1.本发明属于电力信息技术领域，特别涉及一种确定电力消耗预期收效的方法和系统。


背景技术：

2.不确定性在电力系统中无处不在，在电力消耗中尤其明显。在发电领域，可再生能源的不确定性一直备受关注，因为可再生能源的渗透率提高将对电力系统中的运行优化等决策问题产生显著的影响；另一方面，在电力利用中，电力负荷的不确定性也是内生性的，受到自然环境因素和用户个人行为的复杂影响，常常在广泛的需求侧管理中被考虑到。
3.数据消耗被认为是消除电力不确定性的有用方法之一。市场参与者可以根据他们的市场优化模型计算数据价值，以帮助他们在电力市场做出更好的决策。尽管数据价值已被定义和解释，但当市场参与者的信息不完全准确或不完整时，其性质并不明确，无法让市场参与者估计实际数据价值。
4.电力市场的不确定性来自于日前(da)电力预测和实时(rt)电力实现之间的差异。电力消耗给市场参与者带来经济利益，但不确定性导致经济损失。因此，为了优化在电力消耗中的收效，市场参与者总是需要根据电力消耗的结果在收入和风险之间实现适当的权衡。因此，为市场参与者的决策过程推导出电力消耗预期收效是非常必要的。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明公开了一种确定电力消耗预期收效的方法，包括以下步骤：
6.获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；
7.根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效。
8.更进一步地，所述电力消耗预期收效根据收效和实时不确定的实际电力需求满足的概率密度函数的乘积确定。
9.更进一步地，所述收效通过以下公式确定：
[0010][0011]
其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩
情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。
[0012]
更进一步地，所述a
1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：
[0013]b1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
[0014]a1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
。
[0015]
更进一步地，所述电力消耗预期收效通过以下公式确定：
[0016][0017]
其中，
[0018]
一种确定电力消耗预期收效的系统，包括：
[0019]
获取单元，用于获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；
[0020]
确定单元，用于根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效。
[0021]
更进一步地，所述确定单元根据收效和实时不确定的实际电力需求满足的概率密度函数的乘积确定电力消耗预期收效。
[0022]
更进一步地，所述确定单元通过以下公式确定收效：
[0023][0024]
其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。
[0025]
更进一步地，所述a
1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：
[0026]b1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
[0027]a1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
。
[0028]
更进一步地，所述确定单元通过以下公式确定电力消耗预期收效：
[0029][0030]
其中，
[0031]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效，通过计算得到数据信息对市场参与者的价值，从而为市场参与者提供决策依据，最大化地提高市场参与者在电力消耗中的收效，提升电力系统运行的效率。
[0032]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的方法或流程来实现和获得。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1示出了根据本发明实施例的电力供应/需求不确定的市场参与者的一般收效曲线；
[0035]
图2示出了根据本发明实施例的作为终端用户代理购买电力的电力零售商和参与电力市场的可再生能源生产商在两种场景中的电力和数据消耗框架图；
[0036]
图3示出了根据本发明实施例的不同分布下的数据价值率及其上限示意图。
具体实施方式
[0037]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
本发明提出的一种确定电力消耗预期收效的方法，包括以下步骤：
[0039]
获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；
[0040]
根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电
力投标六个参数确定电力消耗预期收效。
[0041]
为了使市场优化模型更加通用，电力批发市场被认为是完全竞争市场，采用双结算市场体系。因此，市场参与者被假定为指数接受者，不能通过战略投标影响市场指数。双结算市场体系常用于实际电力市场，如美国和伊比利亚电力市场，包括日前(da)电力市场和实时(rt)电力市场。
[0042]
在da电力市场中，市场参与者根据电力预测向市场提交报价。在rt电力市场中，市场参与者需要支付因电量偏差导致的不平衡成本，或者更准确地说，市场参与者应该以较低的指数出售多余的电力或以较高的指数购买短缺的电力，以满足da电力市场的合同。
[0043]
由于市场参与者被视为指数接受者，因此尽可能减少不确定性以确保市场参与者在电力消耗中的收入对他们来说很重要。因此，基于二次结算市场体系，可以刻画市场参与者的收效曲线，构建电力市场的市场优化模型。
[0044]
考虑到电源侧和负荷侧的电力消耗，分别选择可再生能源生产商和电力零售商作为市场参与者，简称参与者，使电力市场分析更加普遍。
[0045]
当可再生能源生产商需要将产生的清洁电力出售给电网时，他们将参与批发电力市场。对于可再生能源生产商，他们应该根据日前电力预测在日前电力市场中投标。然后，在实时电力市场上，可再生能源生产商会以较低的指数出售过剩的电力，并以较高的指数购买不足的电力，以克服不可避免的电力失衡。
[0046]
因此，可再生能源生产商的收效可以表示为如下的分段线性函数：
[0047][0048]
其中，π
t
为日前电力平均指数；为负的不平衡实时电力平均指数；为正的不平衡实时电力平均指数；为市场参与者的日前电力投标；x
t
为实时电力供应；x
min
为最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力供应。
[0049]
电力零售商将在“电力零售商代理终端用户购电”的场景下参与电力批发市场。
[0050]
对于电力零售商，他们应该根据日前电力预测在日前电力市场中投标。然后，在实时电力市场上，他们会以较低的指数出售过剩的电力，并以较高的指数购买不足的电力，以克服不可避免的电力失衡。因此，电力零售商的收效也可以表示为如下的分段线性函数：
[0051][0052]
其中，p
t
为恒定的电力零售指数；π
t
为日前电力平均指数；为负的不平衡实时电力平均指数；为正的不平衡实时电力平均指数；为市场参与者的日前电力投标；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求；x
max
为最大的可能电力需求。
[0053]
从公式(1)和公式(2)中可以发现可再生能源生产商和电力零售商的收效形式与下述公式(3)和公式(4)类似：
[0054][0055][0056]
根据双结算市场体系的一般假设，日前电力平均指数π
t
与负的不平衡实时电力平均指数和正的不平衡实时电力平均指数具有如式(5)所示的关系如下：
[0057][0058]
因此，可再生能源生产商和电力零售商的收效可以概括为一般形式，如公式(6)和图1所示：
[0059][0060]
其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求或实时电力供应；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。
[0061]
其中的参数a
1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：
[0062]b1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
(7)
[0063]a1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
(8)
[0064]
对于可再生能源生产商：
[0065][0066]
对于电力零售商：
[0067][0068]
根据公式(6)中可再生能源生产商和电力零售商的一般收效曲线，可再生能源生产商和电力零售商的一般市场优化模型可以用(11)和(12)表示，其中市场参与者被认为是风险中性的，市场参与者的决策目标是最大化预期收效，通过收效和实时不确定的实际电
力需求满足的概率密度函数的乘积确定，具体公式如下：
[0069][0070][0071]
其中，为期望。
[0072]
然后，可再生能源生产商和电力零售商的决策可以同时基于公式(11)和公式(12)进行。为简单起见，以电力零售商模型为代表，分析数据价值并推导出其属性。
[0073]
基于上述的确定电力消耗预期收效的方法，本发明提出一种确定电力消耗预期收效的系统，包括：
[0074]
获取单元，用于获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；
[0075]
确定单元，用于根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效。
[0076]
确定单元根据收效和实时不确定的实际电力需求满足的概率密度函数的乘积确定电力消耗预期收效。
[0077]
确定单元通过以下公式确定收效：
[0078][0079]
其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。
[0080]a1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：
[0081]b1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
(7)
[0082]a1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
(8)
[0083]
确定单元通过以下公式确定电力消耗预期收效：
[0084]
[0085][0086]
通过获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效，为市场参与者提供决策依据，最大化地提高收效。
[0087]
本发明提出了一种确定电力消耗参与者最大期望收效的方法，包括以下步骤：
[0088]
获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、实时电力需求的不确定性随机变量x
t
、数据价值率c
σ
和不确定性随机变量分布的标准差σ五个参数；
[0089]
根据获取的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、实时电力需求的不确定性随机变量x
t
、数据价值率c
σ
和不确定性随机变量分布的标准差σ确定电力消耗参与者最大期望收效。
[0090]
为求解公式(11)和公式(12)中的市场优化模型，电力零售商的最大期望收效表达式如公式(13)所示：
[0091][0092]
其中，是根据优化模型求解得到的最优日前电力投标。
[0093]
公式(13)中的可以解释为无风险收入，而公式(13)中的和可以解释为风险成本。值得注意的是，无风险收入与风险无关，尤其是当rt电力需求μ的平均值不波动时。相比之下，风险成本是与风险相关的，可能会在不同的不确定性下发生变化。为方便以下推导，将风险成本中期望的电力部分提取如下：
[0094][0095][0096]
其中，为电力不足的期望值；为电力过剩的期望值；σ为不确定性随机变量分布的标准差；为最优日前电力投标。
[0097]
因此，电力零售商的最大期望收效根据无风险收入和风险成本的差确定，可以表示为：
[0098][0099]
无风险收入通过以下公式确定：
[0100][0101]
风险成本通过以下公式确定：
[0102]cσ
σ(18)
[0103]
其中，数据价值率c
σ
是数据价值的一种度量，通过下式计算：
[0104][0105]
不确定性随机变量分布的标准差σ和数据价值率c
σ
的离散度有关。数据价值率c
σ
表示σ的单位减少引起的最优预期收效的增强。根据公式(15)，数据价值率c
σ
仅取决于电力平均指数、不平衡惩罚率和实时电力需求的近似分布。此外，不平衡惩罚率越大，实时电力需求的近似分布越分散，电力不平衡和风险成本越显着。因此，数据价值率c
σ
会更大，这与双结算市场系统的基本设置相匹配。
[0106]
计算数据价值及其误差程序的步骤如下：
[0107]
步骤1：选择几个最常用于预测误差分析的候选分布；
[0108]
步骤2：通过参数估计(例如最小二乘估计或最大似然估计)确定分布参数；
[0109]
步骤3：通过kolmogorov-smirnov检验来衡量和判断分布拟合的精度；
[0110]
步骤4：获取以日前电力预测为条件的可再生能源发电量或综合负荷需求的估计分布；
[0111]
步骤5：根据估计的分布和平均实时电力平均指数计算数据价值率；
[0112]
步骤6：通过和得到电力市场参与者估计数据价值的误差；其中，c
σ0
为由参数估计得到的近似数据价值率；σ0为由参数估计得到的近似标准差；m为由kolmogorov-smirnov检验得到的偏差常数；
[0113]
步骤7：根据导出的数据价值上限修改数据价值的可能范围。其中，为最优日前投标对应的不确定性随机变量累积分布函数的分位数；c
σ,max
为数据价值率的上限。
[0114]
根据数据价值率c
σ
的一般表达式，可以基于多种分布推导出数据价值率的解析表达式，包括均匀分布、高斯分布、逻辑斯蒂分布、拉普拉斯分布、指数分布和瑞利分布。数据价值率c
σ
的解析表达式如表1所示。可以发现，它们都与实时电力平均指数λ
t
的负的不平衡实时电力平均指数λ
t-和正的不平衡实时电力平均指数有关。
[0115]
表1不同分布下的概率密度函数和数据价值率
[0116][0117]
如图2所示，终端用户/数据中心可以分别为数据供应商提供一些原始数据，而数据供应商通过数据处理加工分析形成有价值的数据产品，可以提供给电力零售商/可再生能源生产商，以帮助他们在参与电力市场过程中实现更好地决策，可以理解数据价值的普遍性。在可再生能源生产商和电力零售商的场景中，两者数据使用过程是相似的。因此，两者可以使用相同的方法来评估数据价值。
[0118]
基于上述的确定电力消耗参与者最大期望收效的方法，本发明提出一种确定电力消耗参与者最大期望收效的系统，包括：
[0119]
获取单元，用于获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、实时电力需求的不确定性随机变量x
t
、数据价值率c
σ
和不确定性随机变量分布的标准差σ五个参数；
[0120]
确定单元，用于根据获取的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、实时电力需求的不确定性随机变量x
t
、数据价值率c
σ
和不确定性随机变量分布的标准差σ确定电力消耗参与者最大期望收效。
[0121]
确定单元用于根据无风险收入和风险成本的差确定电力消耗参与者最大期望收效。
[0122]
确定单元通过以下公式确定无风险收入：
[0123]
[0124]
确定单元通过以下公式确定风险成本：
[0125]cσ
σ
[0126]
其中，c
σ
为数据价值率；σ为不确定性随机变量分布的标准差。
[0127]
确定单元通过以下公式确定数据价值率c
σ
：
[0128][0129]
其中，为负的不平衡实时电力平均指数；为正的不平衡实时电力平均指数；为电力不足的期望值；为电力过剩的期望值。
[0130]
确定单元通过以下公式确定电力消耗参与者最大期望收效：
[0131][0132]
通过日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、实时电力需求的不确定性随机变量x
t
、数据价值率c
σ
和不确定性随机变量分布的标准差σ五个参数确定电力消耗参与者最大期望收效，不仅可以为市场参与者提供一种评估电力消耗效率和数据应用效益的手段，而且可以帮助市场参与者直接进行电力消耗中的决策，以便市场参与者以最高效的方式获得最大期望收效。
[0133]
以爱尔兰能源监管委员会(cer)的数千名消费者的智能电表用电量数据和美国pjm的不同区域的电力平均指数数据为例进行验证。在这些数据集中，电力消耗每30分钟发生一次，并且提供每小时系统能源指数。为使时间段一致，每小时进行一次分配拟合和收效结算。为了满足公式(4)的要求，正负实时不平衡惩罚率均设置为0.5。恒定的电力零售指数p
t
设定为0.2美元/千瓦时。
[0134]
分配拟合和收效结算程序在配备intel core i7 1.80-ghz cpu和16gb ram的个人计算机上运行。
[0135]
根据准备好的数据和上述的理论结果，可以计算出数据价值率c
σ
及其理论上限，如图3所示。对于所有分布，数据价值率c
σ
与实时电力平均指数λ
t
的比值会先从0增加，最后随着从0到1的增加而下降到0。此外，数据价值率c
σ
永远不会超过数据价值率上限显示为黑色虚线。因此，理论结果被证明是真实和有用的。
[0136]
本发明中提出了数据价值的定义及其两个重要属性的证明，这些属性有助于电力和数据消耗的市场参与者做出更好的决策。对于未来的工作，我们将在实际电力和数据消耗中使用数据价值的属性。
[0137]
在双结算市场体系下，将电源侧和负荷侧市场参与者作为指数接受者的电力消耗收效曲线整合为通用的形式；
[0138]
数据价值率上限是根据数据价值的定义和cauchy-schwarz不等式解析导出的。数据价值率上限可以告诉市场参与者他们的电力消耗可以从数据中获得的最大收益；
[0139]
kolmogorov-smirnov检验(k-s检验)用于测量预测误差分布拟合的精度，并根据k-s检验的统计量推导出数据价值的可能范围。数据价值的误差可以大致告诉市场参与者他们的计算准确性。
[0140]
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种确定电力消耗预期收效的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效。2.根据权利要求1所述的确定电力消耗预期收效的方法，其特征在于，所述电力消耗预期收效根据收效和实时不确定的实际电力需求满足的概率密度函数的乘积确定。3.根据权利要求2所述的确定电力消耗预期收效的方法，其特征在于，所述收效通过以下公式确定：其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。4.根据权利要求3所述的确定电力消耗预期收效的方法，其特征在于，所述a
1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：b
1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
a
1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
。5.根据权利要求4所述的确定电力消耗预期收效的方法，其特征在于，所述电力消耗预期收效通过以下公式确定：其中，6.一种确定电力消耗预期收效的系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数；确定单元，用于根据获得的所述日前电力平均指数π
t
、恒定的电力零售指数p
t
、负的不
平衡实时电力平均指数正的不平衡实时电力平均指数实时电力需求x
t
和市场参与者的日前电力投标六个参数确定电力消耗预期收效。7.根据权利要求6所述的确定电力消耗预期收效的系统，其特征在于，所述确定单元根据收效和实时不确定的实际电力需求满足的概率密度函数的乘积确定电力消耗预期收效。8.根据权利要求7所述的确定电力消耗预期收效的系统，其特征在于，所述确定单元通过以下公式确定收效：其中，a
1,t
为电力不足情况下的实时电力需求收效系数；a
2,t
为电力过剩情况下的实时电力需求收效系数；b
1,t
为电力不足情况下的日前电力投标收效系数；b
2,t
为电力过剩情况下的日前电力投标收效系数；x
t
为实时电力需求；x
min
为最小的可能电力需求或最小的可能电力供应；x
max
为最大的可能电力需求或最大的可能电力供应。9.根据权利要求8所述的确定电力消耗预期收效的系统，其特征在于，所述a
1,t
、a
2,t
、b
1,t
和b
2,t
满足以下条件：b
1,t
＜0＜a
2,t
＜a
1,t
+b
1,t
＜a
1,t
a
1,t
+b
1,t
＝a
2,t
+b
2,t
。10.根据权利要求9所述的确定电力消耗预期收效的系统，其特征在于，所述确定单元通过以下公式确定电力消耗预期收效：其中，

技术总结
本发明公开了一种确定电力消耗预期收效的方法和系统，确定电力消耗预期收效的方法，包括：获取日前电力平均指数π


技术研发人员：郭庆来 李强 高昇宇 王博弘 夏天 王璇 周冬旭 朱正谊
受保护的技术使用者：国网信息通信产业集团有限公司 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
技术研发日：2021.09.29
技术公布日：2022/3/8