根据南京发电机负荷实验数据优化电力市场竞价策略，需结合实验数据特性与市场机制设计科学的决策模型。以下是基于搜索结果的关键应用路径及策略建议：

一、负荷实验数据的核心应用方向

精准负荷预测支撑报价决策

实验数据可构建区域负荷曲线模型，结合气象、经济数据训练预测算法（如LSTM神经网络、随机森林）79，提升日前/实时市场电量预测精度。

案例：江苏电网通过负荷分析实现风电消纳率提升，降低惩罚成本

机组调节能力量化评估

通过实验数据测算发电机组的爬坡速率、最小技术出力等参数，明确其在现货市场中的灵活调节潜力。例如：

火电机组经技术改造后，功率下限从50%降至38%，增强市场竞争力

电化学储能快速响应特性可弥补传统机组调节短板

成本结构精细化建模

分解固定成本（维护、折旧）与可变成本（燃料、排放），构建边际成本曲线，为报价底线提供依据

二、竞价策略优化的关键技术路径

多时间尺度协调策略

日前市场：基于负荷预测制定基础电量计划，锁定保底收益。

实时市场：利用实验数据驱动的滚动优化模型，动态调整报价：

采用日内修正技术，每5分钟更新超短期负荷预测，响应价格波动

结合需求响应资源（如分时电价），平衡偏差考核风险

风险对冲机制设计

参考负电价现象（如山西现货市场），通过实验数据模拟极端场景：

新能源高发时段：报价策略需考虑补贴政策，允许负电价保消纳

负荷低谷时段：联合储能系统实现“低买高放”套利

博弈论驱动的竞争策略

建立演化博弈模型，分析不同规模发电商（如南京本地火电与外来新能源）的竞价行为：

非对称收益矩阵下，小规模企业可采取“跟随报价”策略

引入市场力监测指标：竞争强度=竞争者数量/总企业数5，预警恶性竞价。

三、南京本地化实践建议

数据平台整合

对接江苏电力交易中心平台，集成实验数据与市场出清价历史库，利用回归模型（如考虑输电阻塞、机组检修因素）预测节点边际电价（LMP）

源网荷储协同试点

参考建山储能电站经验，部署智能终端设备：

在负荷密集区（如江北新区）配置电化学储能，提升调峰收益

开发工业用户需求响应协议，降低偏差考核概率

政策适配性优化

关注江苏“分时电价+绿电交易”新规11，调整实验机组的高峰/低谷时段报价权重。

利用省内新能源配额机制，探索“火电-绿电”捆绑交易模式

四、验证与迭代流程

graph LR

A[负荷实验数据采集] –> B(构建机组性能数据库)

B –> C{市场模拟引擎}

C –> D[日前策略： 成本约束+负荷预测]

C –> E[实时策略： 价格波动+风险对冲]

D & E –> F[竞价出清模拟]

F –> G[收益/风险评估]

G –> H{策略优化}

H –>|修正参数| C

关键指标：

负荷预测误差率需控制在≤5%

现货市场收益占比目标≥30%

参考文献与数据源

发电竞价策略理论框架

江苏电网风险管理案例

多时间尺度调度模型

负荷预测技术细节

建议通过南京电力交易中心获取本地化机组实验数据集，结合上述策略进行回测验证。实际应用中需持续跟踪省内现货市场规则变动（如2025年江苏绿电交易新规11），动态调整模型参数。