竞争性电力市场环境下电价预测方法与应用.pptx

电力市场中电价预测模型的应用在当今的电力市场中，电价预测模型的应用具有极其重要的意义。

随着电力行业的不断发展和市场化改革的推进，准确预测电价成为了电力供应商、消费者以及市场监管者等各方关注的焦点。

电价的波动受到众多因素的影响，包括但不限于供需关系、燃料价格、季节变化、天气状况以及政策法规等。

这些因素相互交织、错综复杂，使得电价的预测成为一项具有挑战性的任务。

然而，通过运用科学合理的电价预测模型，我们能够在一定程度上应对这一挑战，为电力市场的参与者提供有价值的决策依据。

常见的电价预测模型主要可以分为三类：基于统计学的模型、基于人工智能的模型以及基于混合方法的模型。

基于统计学的模型，如时间序列分析和回归分析，是早期电价预测中较为常用的方法。

时间序列分析通过对历史电价数据的自相关性和趋势进行分析，来预测未来的电价走势。

回归分析则试图建立电价与各种影响因素之间的线性或非线性关系。

这些方法相对简单易懂，计算成本较低，但在处理复杂的非线性关系和不确定性时可能表现不佳。

人工智能模型，如人工神经网络、支持向量机等，近年来在电价预测中得到了广泛的应用。

人工神经网络具有强大的学习能力和对非线性关系的处理能力，能够从大量的历史数据中自动提取特征和模式。

支持向量机则在处理小样本和高维度数据时具有独特的优势。

然而，人工智能模型往往需要大量的训练数据，并且其结果的解释性相对较差。

混合方法模型则是将统计学方法和人工智能方法相结合，取长补短，以提高预测的准确性和可靠性。

例如，可以先使用时间序列分析对电价数据进行初步处理，然后将处理后的结果输入到人工神经网络中进行进一步的预测。

在实际应用中，选择合适的电价预测模型需要综合考虑多种因素。

首先，要充分了解预测的目标和需求。

如果需要快速获得初步的预测结果，并且对精度要求不是特别高，那么基于统计学的简单模型可能是一个不错的选择。

如果对预测精度要求较高，并且有足够的计算资源和数据支持，那么人工智能或混合方法模型可能更为合适。

电力市场中的电价预测模型在电力市场中的应用研究引言：随着电力市场的逐步发展与完善，电力价格的准确预测对于电力市场的参与者来说愈发重要。

电价预测模型的应用研究在电力市场中具有广泛的应用，可以帮助市场参与者制定相应的电力购买或者销售策略。

本文将探讨电力市场中电价预测模型的应用研究，并分析其在市场参与者决策中的影响。

1. 电价预测模型的背景与意义电价预测模型是通过分析历史数据和其他相关因素来预测未来一定时间段内的电力价格走势的数学模型。

具体而言，这些模型可以基于统计学、机器学习和人工智能等技术手段进行构建。

电价预测模型的应用可以帮助电力市场参与者做出更准确的决策，例如制定购电策略、安排电力供应等。

2. 电价预测模型的应用方法与技术电价预测模型的应用方法可以分为两大类：传统统计学方法和机器学习方法。

传统统计学方法主要基于历史数据进行建模，通过时间序列分析、回归分析等统计学方法来预测电力价格。

而机器学习方法则更加注重算法的学习和优化，通过训练模型来预测电价，并可以自动适应市场变化。

在实际应用中，电力市场中的电价预测模型通常会考虑以下几个方面的因素：2.1. 历史数据分析电价预测模型的构建首先要基于历史数据进行分析。

这些历史数据可以包括电力市场的供求关系、天气因素、电力需求、电力价格等。

通过对历史数据的分析，可以找到一些潜在的关联关系，为后续的模型构建提供基础。

2.2. 天气因素考虑在电价预测模型中，天气因素往往是一个重要的影响因素。

例如，气温的变化、季节性的能源需求等都会影响电力市场的供需关系。

因此，在构建电价预测模型时，考虑将天气因素纳入其中是必要的。

2.3. 市场需求分析电力市场的需求是电价波动的重要因素之一。

通过对市场需求进行分析，可以预测电力价格的上涨或下跌趋势。

此外，还需要考虑电力市场中其他相关因素的影响，如市场竞争、政策调整等。

2.4. 机器学习技术应用近年来，机器学习技术在电价预测模型中的应用越来越广泛。

电力市场中的电价波动预测在当今的社会发展中，电力作为不可或缺的能源，其市场的稳定与发展至关重要。

而电价的波动不仅影响着电力企业的运营策略，也关系到广大用户的经济利益。

因此，对电力市场中电价波动的准确预测具有极其重要的意义。

要理解电价波动的预测，首先需要了解影响电价的各种因素。

电力的供需关系是其中最为关键的因素之一。

当电力需求大于供应时，电价往往会上涨；反之，当供应大于需求时，电价则可能下降。

经济形势的变化也会对电价产生影响。

在经济繁荣时期，工业生产和居民生活用电需求增加，可能推动电价上升；而在经济衰退时，用电需求减少，电价可能相应降低。

季节和天气因素同样不可忽视。

夏季高温和冬季严寒时，空调和取暖设备的大量使用会导致用电高峰，从而影响电价。

此外，能源价格的变动，特别是煤炭、天然气等发电原料的价格变化，会直接影响发电成本，进而传导至电价。

政策法规的调整，如对可再生能源的补贴政策、环保要求等，也会对电力市场的格局和电价走势产生作用。

那么，如何对电价波动进行预测呢？传统的方法主要基于历史数据的统计分析。

通过收集过去一段时间内的电价数据、电力供需情况、经济指标等信息，运用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，来建立预测模型。

这些方法在一定程度上能够反映电价的变化趋势，但也存在一些局限性。

例如，它们往往假设过去的模式会在未来延续，而实际情况中，由于各种突发因素的影响，电价的变化可能会出现较大的偏差。

近年来，随着技术的进步和数据量的增加，一些新的预测方法逐渐兴起。

机器学习和人工智能技术在电价波动预测中展现出了巨大的潜力。

例如，神经网络模型可以自动从大量的数据中学习复杂的模式和关系，从而提高预测的准确性。

然而，这些方法也并非完美无缺。

它们需要大量高质量的数据进行训练，并且模型的解释性相对较差，使得人们在使用时可能存在一定的疑虑。

除了技术方法，市场参与者的行为和心理也会对电价波动产生影响。

在电力市场中，发电企业、供电企业和用户都有着各自的利益诉求和决策策略。

电力市场中电价预测技术的使用教程与准确度评估引言：电力行业是现代社会的重要组成部分，对于电力市场中的参与者来说，准确预测电力价格对于决策和规划至关重要。

本文将介绍电力市场中电价预测技术的使用教程，包括常用的预测方法和模型，并对这些方法的准确度进行评估。

一、电价预测方法及模型介绍1. 时间序列分析法时间序列分析法是电价预测中常用的方法。

它基于过去的历史数据，通过分析数据的趋势、季节性和周期性变动等特征，来预测未来的电价。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑法等。

2. 基于统计学模型的方法基于统计学模型的方法利用大量历史数据进行建模和预测，通过对数据进行回归分析、因子分析和概率模型等，来预测电价的变动趋势。

常用的统计学模型包括线性回归模型、多元回归模型、灰色预测模型等。

3. 人工智能方法近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的电力市场开始采用基于机器学习和深度学习的方法进行电价预测。

这些方法通过训练神经网络模型，利用大量历史数据进行学习和模型参数的优化，来提高预测的准确度。

二、电价预测技术的使用教程1. 数据收集和整理首先，需要收集电力市场的历史数据，包括电力需求、电力供给、天气等相关数据。

这些数据可以通过电力市场监测系统、公开的统计数据以及气象数据等渠道获取。

然后，将收集到的数据进行整理，确保数据的完整性和准确性。

2. 特征工程在进行电价预测之前，需要对数据进行一些处理和特征提取。

常见的处理方法包括数据的平滑、去除异常值和缺失值的填补等。

然后，从整理好的数据中提取出与电价变动相关的特征，例如日期、时间、季节、节假日等。

这些特征可以帮助模型更好地学习电价的规律。

3. 选择合适的预测模型根据任务的需求和数据的特点，选择适合的电价预测模型。

如果数据具有明显的时间序列特征，可以考虑使用时间序列模型；如果数据的变动受多个因素影响，可以尝试使用统计学模型；如果数据较为复杂且无明显规律，可以考虑使用人工智能方法。

电力市场竞价预测模型设计与优化随着电力市场的发展，电力市场竞价预测模型的设计与优化也成为了一个研究热点。

电力市场是一个相对自由的市场，通过双边竞价的方式来确定电力交易的价格和数量。

而竞价预测模型的作用就是在电力市场中预测未来的竞价情况，以便企业能够做出更好的决策。

一、竞价预测模型的应用竞价预测模型在电力市场中的应用非常广泛，这主要体现在以下几个方面：1. 价格预测。

通过对市场数据的分析和建模，可以预测未来电力交易的价格。

这可以帮助企业在电力市场中做出更好的决策，比如及时购买电力，以避免价格过高。

2. 负荷预测。

通过对历史负荷数据的分析和建模，可以预测未来负荷的变化趋势。

这可以帮助企业更好地规划电力交易和发电计划。

3. 风电和光伏发电预测。

通过对气象数据的分析和建模，可以预测未来风电和光伏发电的产量。

这可以帮助企业更好地规划发电计划和电力交易。

二、竞价预测模型的设计竞价预测模型的设计是一个复杂且需要深入研究的过程。

一般来说，有以下几个基本步骤：1. 数据采集。

要建立一个有效的竞价预测模型，首先需要收集和整理大量的市场数据，包括历史电力交易数据、天气数据等。

2. 数据处理。

对采集到的数据进行清洗，去除异常点和缺失值，以保证所建模型的准确性和稳定性。

3. 特征工程。

通过对数据的挖掘和分析，提取出最具有影响力的特征变量，以用于模型的建立。

4. 模型选择。

根据数据的特点和目标任务的要求，选择合适的竞价预测模型。

常见的模型包括线性回归模型、支持向量机模型等。

5. 模型训练。

使用历史数据对所选模型进行训练，以优化模型的性能和参数。

6. 模型评估。

使用测试数据对所建模型进行测试和评估，以评价模型的性能和准确度。

三、竞价预测模型的优化竞价预测模型的优化是一个持续不断的过程，以下列举一些优化方向：1. 数据质量的优化。

在数据采集和处理过程中，需要采取一系列措施，以增强数据的质量。

比如，对缺失值和异常值进行处理，使用更精确的天气预测算法等。

电力市场中电价预测模型方法及应用研究的开题报告一、选题背景和意义随着电力市场的进一步发展和电力体制改革的深入推进，电力市场电价预测成为基本问题之一。

电价预测研究的目的是为电力市场的各方提供可信、准确的市场价格信息，帮助电力市场的生产经营决策、技术研发和政策制定。

在现实应用中，电价预测面临着诸多挑战，如复杂的市场环境、数据质量受限、电力供求动态变化等。

因此，如何精准地预测电力市场的价格成为了一项急需解决的问题。

本研究旨在探究电价预测领域相关研究，深入挖掘影响电力市场电价变化的因素，采用数据分析、统计建模等方法，构建适合电力市场实际情况的电价预测模型，并将其应用于实际生产经营和决策中。

二、研究内容和思路本研究的主要内容包括以下几个方面：1.电价预测方法及技术研究本部分主要介绍电价预测的方法和技术，包括基于传统统计方法的预测模型、基于机器学习算法的预测模型、基于深度学习的预测模型等，对各种方法进行比较和评价。

2.电价预测影响因素分析本部分主要对电力市场电价的影响因素进行分析，重点探究供求关系、气候因素、政策因素、市场环境等因素对电价的影响机制。

3.电价预测模型设计及实现本部分主要根据电价预测相关因素，选择适合的数学模型，采用大量真实数据进行模型训练和验证，并对模型进行调整、优化。

4.电价预测模型应用场景探讨本部分主要结合实际的应用场景，将本研究中开发的电价预测模型应用于电力企业的实际经营中，探讨模型的适用性和实际效果。

三、研究目标和方法本研究的目标是：（1）研究电力市场电价预测相关的理论和方法，深入挖掘影响电价变化的因素；（2）构建适合电力市场的电价预测模型，并对模型进行验证和优化；（3）将电价预测模型应用于电力企业的实际经营中，验证其实际效果。

本研究主要采用数据分析、统计建模和机器学习技术等方法，深入挖掘影响电力市场电价变化的因素，构建适合电力市场实际情况的电价预测模型。

模型应用于实际生产经营和决策中，从而提高电力市场运行效率和经济效益。

电力市场竞价策略的研究与应用随着经济的发展和人口的增长，对电力的需求越来越大。

为了满足市场需求，越来越多的国家开始实行电力市场化改革，同时强调合理运用市场机制来调节供需关系、平衡电力市场。

竞价策略作为优化供电过程和实现合理资源配置的一种有效手段，对于电力市场的建设和发展具有不可忽视的重要作用。

本文将探讨电力市场竞价策略的研究与应用。

一、电力市场竞价策略的内涵电力市场竞价策略是指在电力市场上，电力企业通过竞价形式进行交易和获取收益的一种策略。

它可以通过竞价形式准确测算电力价值，使得供需双方能够在竞价过程中达成价值匹配，实现资源的最优配置，提高市场效率。

从企业角度上看，竞价策略有助于规避风险，减少不必要的损失。

竞价策略主要包括以下几个方面：（一）定价策略。

定价策略是指电力企业在竞价过程中所采取的定价策略。

通常情况下，电力企业会根据市场需求和电力供应情况制定相应的定价策略，以实现最大化收益和最小化成本的目的。

（二）供给策略。

供给策略是指电力企业在竞价过程中所采取的供应策略。

电力企业可以根据市场需求情况，合理制定供给策略，以满足市场需求，并能够获得最大化收益。

（三）营销策略。

营销策略是指电力企业在竞价过程中所采取的营销策略。

当电力企业拥有优质的供电服务和资源，能够提供多样化的产品和服务，通过合理的营销策略，可以不断扩大市场份额和提高品牌竞争力，从而提高企业的盈利能力。

二、电力市场竞价策略的应用电力市场竞价策略早在20世纪70年代便已经得到广泛应用。

随着市场化程度的加深和竞争力的提高，电力市场竞价策略已经成为推动电力市场发展的重要手段。

下面将根据应用层次的不同，介绍电力市场竞价策略的应用。

（一）区域电力市场竞价策略的应用区域电力市场竞价策略的应用是指在一个较大的区域范围内，电力企业通过竞价形式进行交易和获取收益的一种策略。

这种竞价形式不仅可以帮助电力企业在区域电力市场中获得更多收益，还可以促进电力资源的优化配置，提高电力市场的效率和竞争力。

电力市场中的价格预测与交易规划一、电力市场的背景随着电力市场的不断开放和产业的日益成熟，电力市场的竞争也日益激烈。

电力市场是一个典型的供需市场，由于天气、负荷变化、电源发电量等诸多因素的影响，电力市场价格变化较为复杂。

二、价格预测价格预测是电力市场中的一项重要工作。

它是指利用数据挖掘、统计学和机器学习等技术，对电力市场的历史数据进行分析和建模，预测未来的电力市场价格变化。

价格预测可以为电力企业提供参考依据，帮助其做出决策，从而降低风险和提高收益。

同时，价格预测也可以为电力用户提供决策支持，例如选择供应商、制定用电计划等。

三、交易规划在电力市场中，交易规划也是一项重要的工作。

它包括规划电力企业的销售和采购计划，以及管理交易所等相关事宜。

交易规划需要考虑多方面因素，例如市场需求、发电成本、市场价格等。

同时，还需要考虑市场竞争和政策变化等因素，以及实时监控电力市场的情况，及时做出调整和决策。

四、电力市场中的实践经验在电力市场的实践中，价格预测和交易规划都是需要不断优化和改善的工作。

以下是一些电力企业的实践经验，供大家参考。

1. 利用大数据分析技术预测电力市场价格变化电力企业可以使用先进的大数据分析技术，对市场历史数据进行分析和建模，从而预测未来电力市场价格的趋势和变化。

例如，电力企业可以利用机器学习技术，对不同因素的影响程度进行分析，提高模型的准确性和可靠性。

2. 设计灵活的交易计划在交易计划的制定中，电力企业需要考虑市场的变化和竞争的加剧。

因此，交易计划应该具有灵活性和可操作性，以便在市场变化时及时调整。

同时，交易计划还应考虑市场的需求和发电企业的产能，尽可能实现更高的盈利。

3. 实施合理的风险管理策略在电力市场中，风险管理策略非常重要。

电力企业可以通过规避风险、分散风险、自保和保险等多种方式来管理风险。

另外，电力企业还应该实施有效的应急措施，以应对突发事件和市场波动。

五、总结电力市场的价格预测和交易规划是电力企业必须掌握的重要技能。

电力市场中的价格预测与优化研究在当今的经济环境中，能源供应是经济运行的重要基础。

而电力市场作为能源市场的一种，其特点是市场竞争激烈、市场环境复杂。

在这个市场中，价格预测和优化研究是非常必要的。

在本文中，我们将探讨这方面的问题。

一、电力市场中的价格预测1、市场背景电力市场中，价格预测是一项很重要的工作。

由于供求信息不对称、能源的不可替代性、市场竞争激烈等特性，电力市场的价格波动十分剧烈，有时甚至可以在分钟级别内出现大幅波动。

因此，价格预测对于供需双方都有着非常重要的参考意义。

2、预测方法为了有效地预测电力市场价格，需要通过建立数学模型来模拟市场价格的变化规律。

目前常用的预测方法主要包括时间序列方法、神经网络方法和回归分析方法等。

这些方法在预测电力市场价格方面，各有所长，各自适用于不同的市场环境。

如时间序列方法适用于趋势稳定、周期性强的市场，神经网络方法适用于非线性和复杂的市场，回归分析方法适用于线性和可靠的市场。

因此，需要根据市场实际情况，选择合适的预测方法。

3、预测效果评价对于电力市场价格预测的好坏，需要通过评价指标来进行评估。

目前常用的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方差(MSE)等。

这些指标越小，说明预测精度越高。

通过对预测模型的评价结果进行分析，可以不断优化预测模型，提高预测精度。

二、电力市场中的价格优化1、市场背景随着市场竞争的加剧和环保意识的提升，电力市场的价格优化愈发重要。

价格优化的一个重要目标是为能源企业和消费者提供经济、高效的能源解决方案。

同时，考虑到电力生产与环境的关系，优化电力价格的同时也可以促进低碳经济的发展。

2、优化方法在电力市场中，常用的价格优化方法包括消费者边际效用最大化、生产商利润最大化等。

这些方法针对不同的市场环境和参与方，对于价格的优化有着至关重要的作用。

3、优化效果评价对于电力市场价格优化的好坏，需要结合市场实际情况进行评价。

评价指标可以根据不同市场环境进行调整，如个人用电的价格、企业用电的成本等多个方面进行评价。

电力市场竞争性分析一、前言电力市场是一个特殊的经济市场，它的特殊性不仅体现在其商品的特殊性上，同时也在于电力市场的市场运行机制、市场管理体制以及市场竞争状况等方面。

本文旨在对电力市场的竞争性进行分析探讨，以期为国家电力市场的健康有序发展提供一定的参考和借鉴。

二、技术与管理上的竞争性技术和管理是电力市场不可或缺的两项重要资源，因此技术和管理的先进性与否将会直接影响到企业内部的效率、效益以及外部的市场行为等诸多方面。

在技术与管理方面，公司实施的制度、管理模式、问责制度等都会直接作用到企业内部的竞争力。

此外，企业的投入产出比、人员组成、员工培训等因素也会对企业的技术与管理方面的竞争力产生直接或间接的影响。

在选择供应方面，消费者也往往会考虑供应方的技术实力和管理水平，因此优秀的技术和管理是企业提升市场竞争力的重要基础。

三、价格与产品的竞争性电力市场虽然是一个公用型市场，但是依然存在价格和产品方面的竞争，这取决于市场竞争环境的相对完备性。

传统观念认为，电力市场的产品同质性极高，有别于传统的商品市场，因此价格和服务质量是主要的竞争手段。

然而在市场竞争逐渐成熟和完备的情况下，产品差异化的特性将会得以更好地体现，价格的竞争也会变得更加激烈。

在定价方面，企业应该考虑自身的生产成本、市场供需的变化、政策法规的影响如规模经济、决策失误、政策限制等坑道电力市场运营的成本，定价既要满足成本、增长利润、同时也要维持市场竞争力，形成竞争优势，适时调整市场价位需要根据市场需求和竞争力变化而实时响应。

四、广告与宣传的竞争性在电力市场的传统观念中，广告与宣传是相当于服务性的工作，并不归属于市场竞争性的范畴之内，但是随着市场竞争逐渐完备，广告宣传工作也已经逐步进入市场竞争性的领域。

在当前市场竞争情势下，广告宣传工作已经成为企业产生竞争优势的重要手段。

同时，由于工业化迅速发展，民众对生活品质的要求日益提高，因此企业在这方面的投入也会变得越来越重要。

电力市场竞争与电价形成机制研究随着经济的发展和人民生活水平的提高，对电力需求的增加以及对电力市场运行的要求不断提高，电力市场竞争与电价形成机制的研究成为当前能源领域的热点问题。

本文将从电力市场的竞争机制、电价形成机制以及相应的政策和调控等方面进行探讨和研究。

电力市场的竞争机制是电力市场运行的核心，也是实现市场化交易和优化配置资源的重要手段。

在竞争机制方面，主要有竞争性市场和竞争性环节。

竞争性市场指的是各电力企业在公开、公平、公正的市场环境下自主决策、自由选择，并通过市场交易进行电力买卖的过程。

而竞争性环节则是指在电力市场中，电力企业之间进行的供需交易、投标竞争等环节。

这些竞争性环节促使电力企业在价格、质量、服务以及创新等方面进行竞争，从而提高整个电力市场的效率和发展水平。

然而，电力市场竞争机制的实施也面临一些问题和挑战。

首先，电力市场的准入壁垒较高，新进入者难以与现有大型企业竞争；其次，电力市场存在着政府以及地方政府干预的情况，这会导致市场竞争失去公平性和公正性；此外，电力行业的天然垄断性质也限制了市场竞争的发展。

在电价形成机制方面，电力市场的电价主要由供需关系决定。

一方面，电力市场通过需求侧管理来影响电力的需求量，例如通过时间差价等方式，通过提高电价来引导消费者在高峰期减少用电。

另一方面，电力市场通过供给侧管理来影响电力的供应量，例如通过许可证管理、招投标等方式来限制电力企业的供给能力，提高电价。

电价的形成机制可以根据市场需求的变化来确定，以实现价格的合理、公平和有效。

然而，电价形成机制的研究也面临一些问题和难点。

首先，电价形成机制需要考虑到电力市场的市场结构以及市场主体的特点。

对于新兴的清洁能源，如风电、太阳能等，其成本价格与传统能源存在差异，需要制定相应的电价形成机制来保障其可持续发展。

其次，电力市场的垄断性质也需要考虑，怎样在垄断性市场中实现电价的合理形成是一个复杂的问题。

除了电力市场竞争机制和电价形成机制的研究外，相应的政策和调控也是电力市场运行的重要环节。

电力市场分析与预测一、电力市场分析与预测的概述（一）定义要给电力市场分析与预测一个定义，首先要搞清什么是“电力市场”：广义的讲，电力市场是采用法律、经济等手段，本着公平竞争、自愿互利的原则，对电力系统中的发电、输电、供电、客户等主体协调运行的管理机制和执行系统的总和，它包括市场主体（电力生产商、电力供应商、消费者等）、市场客体（电力商品）、市场载体（电力网络）、商品价格、市场运行规则、市场监管者六个方面。

狭义的讲，今天要讲的电力市场分析与预测中的“电力市场”主要是电力销售市场（包括量、价、费）、电力供应市场以及供需平衡关系。

电力市场分析与预测是供电企业为了实现经营目标，进行电力市场营销、规划、生产和销售决策，运用先进的技术手段和方法，采用一定的程序，有组织、有计划的收集电力市场信息。

在调研的基础上、对调研信息及数据进行科学分析，对经营环境及电力需求的变化特点进行预测，为改进经营管理，实行正确决策提供依据。

供电企业能否有效的把握市场变化趋势，选择新的目标市场，这是搞好营销活动的核心和关键。

（二）作用（一）掌握社会各行业的各类用电基本情况，分析用电结构及各类用电升降幅度的变化规律，为国家制定有关用电政策提供依据。

（如为国家制定电价政策，制定宏观调控政策（行业用电量反映行业发展情况）等）（二）改善电力企业经营管理，促进企业制定合理生产计划和有关经济技术指标，调整经营策略，改进电网发展规划，提高企业经营效益。

（如对售电量、电价进行动态分析，揭示行业用电潜力，用户用电特点，区域发展态势，经营经营效益，为企业经营决策人员提供决策依据。

售电量已成为国民经济发展的晴雨表，“十五以来”经济增长速度保持较快水平，用电增长也较快，九十年代末，受亚洲金融危机影响，国民经济发展减慢，电量增长减缓甚至下降）（三）可以促进客户中分利用电价的经济杠杆作用。

如更合理安排生产，减少高峰用电，适时投切无功补偿设备，减少电费开支，降低生产成本。

竞争性电力市场背景下电能计量发展趋势摘要：建立竞争性电力市场是新一轮电力体制改革的目标之一。

在竞争性电力市场中，电能计量关系着市场计费、结算体系的建设，市场发展也影响电能计量业务、技术的进步。

本文分析了电了电力市场中电能计量的新特点，并对电能计量发展趋势进行阐述，对未来电能计量专业建设有指导意义。

关键词：竞争性电力市场；电能计量；发展趋势1竞争性电力市场概述竞争性电力市场是涉及到发电企业、电网、售电企业和用户等主体而形成的市场模式，这些主体分别扮演不同的角色，承担不同的功能，构建成一个电力网络。

目前的电力市场有批发和零售两种形式，前者是供售电企业或用户之间进行的上网电量和偏差电量的竞价交易；后者主要是售电企业向用户进行销售。

竞争性电力市场的出现打破了过去电力销售基本由电网企业垄断的局面，为用户提供了广泛的选择可能。

用户可以向售电企业、代理企业、发电企业等进行购电，存在多样化的购电形式。

另外，电力用户还可以承担供电角色，不仅仅是用电，具体出现的用电行为和习惯，也将会随着实时电价的调整而变更。

2竞争性电力市场下电能计量新特点竞争性电力市场背景下，相对于过去电网企业的电能计量，相关服务出现新的特点：2.1电能计量服务的提供方增加过去一直是由电网企业提供电能计量方式，主要是因为过去电网企业处于电力供应的垄断状态，随着现代售电主体的增加，计量服务主体也在增加。

现在的配电售电企业也需要为用户和售电企业等主体提供标准一致的电能计量服务，为各类电力用户提供全面详细和准确的用电计量数据。

2.2电能计量服务的水平提升现在的新形势下的电能计量服务可以满足售电业务扩展提高的关于电费结算周期和方式多样化的需求。

因为随着售电和购电主体的增加，对于电能计量服务的需求大大提升，而信息技术的应用，进一步加快了电能计量服务的水平和效率，使得电能计量结算时间减少、结算方式多样化增加，能更好地满足用户的需求。

2.3电能计量服务与其他领域的关联度增加在这个形势下，用户也参与电力市场的运行，而售电和供电主体的增加，使得电力的价格和设备都出现很大的变化，这使得电能计量服务与其他领域的关系更加紧密，比如说互联网、负荷控制、节能降耗等领域。