随着全球经济的快速发展，人们对清洁、可持续发展的能源需求不断增加，各国政府大力推广可再生能源和清洁能源，这意味着传统能源和新能源之间正在深度融合。过去，发电侧和售电侧的电价无法由市场决定，电力行业处于一种垄断经济状态，未来电力行业的发展如何，则主要取决于电力市场化改革的进程以及电能替代的程度。这种开放和竞争环境，促使电力市场成员更加注重多元交易和能源协调优化。电力市场成员可以更好地利用电力资源，助力实现多元交易和能源协调优化，但目前仍然存在如下不足：

交易方式粗放：常见交易品种主要围绕着电力的产生和使用展开，如直接交易、省间交易、发电权交易、辅助服务交易等，未能充分考虑到能源的类型、质量和地理位置等因素。因此，在电力市场中，仍然存在着一定程度的资源浪费和低效能源交换。

多交易品种未协调优化：电力市场成员在进行交易时，往往注重市场需求、价格竞争等因素，而忽视了对能源资源的整合和优化利用。例如，电力市场中，传统能源和可再生能源之间的整合仍然存在很大的难度和挑战，并未得到有效解决。这导致了可再生能源的大规模应用受阻，同时也影响了电力系统的稳定和可靠运行。

因此，研究各类型交易品种对能源资源优化配置的作用，分析挖掘引导市场成员交易行为的关键因素，建立多元交易能源协调优化模型，实现资源优化配置是当下的迫切需求。

案例内容

省内交易对能源资源优化配置的作用

省间交易对能源资源优化配置的作用

确定获取模型数据的目标电力市场：需要覆盖各个不同时间段的电力市场，如日前市场、实时市场和中长期市场等，以便全面了解电价特性和历史趋势。

收集电价特性数据和历史电价数据：收集目标市场多个时刻的历史电价特性数据和目标时刻的预测电价特性数据。其中，历史电价特性数据可以通过市场交易信息和历史数据查询系统获得。而预测电价特性数据则需要借助市场分析师、专家预测报告等来源。

构建预测电价序列和历史电价序列：根据收集到的电价特性数据和历史电价数据，构建预测电价序列和历史电价序列。其中，预测电价序列是基于预测电价特性数据构建的，用于预测目标时刻的电价走势；而历史电价序列则是基于历史电价数据构建的，用于查找相似电价序列和计算电价差异。

查找相似电价序列：针对预测电价序列，需要在历史电价序列中查找与其相似的电价序列，可通过相似性分析算法来实现，例如DTW（动态时间规整）算法等。通过查找相似电价序列，实现更准确地预测目标时刻的电价。

计算交易电价：利用相似度计算公式或者回归分析等方法，将相似电价序列和历史电价数据结合起来，计算出各个目标电力市场在目标时刻的交易电价。

计算最优购电组合：最后，根据已知的交易电价和用户需求，利用投资组合理论和线性规划等方法计算出用户在多个目标电力市场的最优购电组合。

案例效益

合理调度电力资源，降低电价波动，提高市场效率和运营效率，创造了更多的利润和就业机会。此外，促进新能源和清洁能源的开发和利用，降低碳排放，推动了电力行业向可持续发展方向转型，为国家实现“绿色发展”目标做出贡献。

保障电力供应的稳定性和可靠性，提高用户满意度，改善人民生活质量。同时，鼓励分布式能源的发展，减少对传统大型电厂的依赖，促进社会的去中心化发展，提升社会的可持续性。

提高电力系统的灵活性和适应性，增强系统的抗风险能力，降低管理成本和运营成本。此外，还可以促进电力企业之间的合作与竞争，推进电力市场化改革和规范化建设，提高电力行业管理水平和竞争力。