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2018年1月13日,我司邀请远光信息化系统专家,在上海总部开展了远光信息化系统操作的培训,各地区公司售电业务人员参加。1月14日,针对各地区公司光伏业务人员,开展了光伏项目投资及合同能源管理基础知识培训。此次培训,提高了我司业务人员在后期购售电客户服务能力及管理能力,也为我司后期开展光伏项目投资和合同能源管理业务奠定了基础。
发布时间: 2018 - 03 - 06
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关于印发《福建省用能权交易市场调节实施细则(试行)》的通知各设区市经信委(局)、财政局,平潭综合实验区经发局、财政金融局: 根据《福建省用能权有偿使用和交易试点实施方案》(闽政〔2017〕58号文)要求,省经信委、省财政厅联合制订了《福建省用能权交易市场调节实施细则(试行)》。现印发给你们,请遵照执行。 福建省经济和信息化委员会          福建省财政厅2018年1月15日                                                           ...
发布时间: 2018 - 01 - 29
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2018年春节前一个月,受困于高位运行的煤价和严重告急的库存,中国四大发电集团联名“上书”向国家发改委求助。1月26日,界面新闻记者从业内人士处获悉,1月22日,国家电力投资集团(下称国电投)、中国华能集团(下称华能集团)、中国大唐集团(下称大唐集团)和中国华电集团(下称华电集团)联合印发《关于当前电煤保供形势严峻的紧急报告》(下称《报告》),提请国家发改委出手调控电煤。《报告》称,燃煤电厂正面临全国性大范围的保供风险。目前,五大发电集团在东北、京津唐、山东、安徽、甘肃、贵州、新疆、两湖一江、沿海等区域部分电厂库存可用天数已经低于7天的警戒水平,尤其是东北、湖北、山东、安徽、甘肃、贵州等地区库存快速下降,部分电厂库存只可用2-3天。截至1月18日,全国统调电厂总库存9924万吨,相比2017年1月底(正值春节假期)的库存低了241万吨。目前距离今年春节假期有近一个月的时间,《报告》按照1月平均供、耗差估算,今年春节前库存将降至9000万吨左右的水平。《报告》警告称,受春运高峰到来影响,后续一些地区库存情况可能继续恶化。如不能在春节前有限时间内将库存提高至合理水平,尤其是北方供暖区域和一些重点地区,将很难应对雨雪冰冻、大范围低温天气等极端气候,可能会引发严重的保供暖、保供电等民生问题。2017年,受需求超预期、产能置换滞后、入港汽车禁运等多重因素影响,市场煤价高居不下,全年煤价综合水...
发布时间: 2018 - 01 - 29
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11月27日,江西电力交易中心有限公司组织开展了发电权转让双方挂牌交易,本次发电权交易为江西首次采用“双挂双摘”模式开展。出让方、受让方双方在规定的交易时间内,通过江西电力交易平台发布出让、受让电量信息(挂牌),并自主选择、认购电量(摘牌)。国电投景德镇电厂二期、国电投新昌电厂、国电黄金埠电厂、国电九江电厂、大唐抚州电厂5家作为受让方,国电投分宜电厂、大唐新余电厂、赣能股份丰城二期电厂3家作为出让方,达成发电权转让交易,成交电量共计7.2亿千瓦时。此次发电权转让交易电量规模较大、涉及发电企业较多。江西电力交易中心有限公司通过精心组织交易方案,提前筹划平台测试,协调调度机构做好安全校核、分月电量安排,将交易执行落到实处,确保整个交易过程顺利有序。通过“双挂双摘”的方式,创新交易形式,促进发电权转让市场交易更为活跃,对促进节能减排、优化资源配置有着重要意义。
发布时间: 2017 - 11 - 30
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随着国内电力改革的不断推进,电力现货交易逐步提上日程。2017年8月28日,国家发改委办公厅、国家能源局综合司联合发文《关于开展电力现货市场建设试点工作的通知》,根据地方政府意愿和前期工作进展,结合各地电力供需形势、网源结构和市场化程度等条件,选择南方(以广东起步)、蒙西、浙江、山西、山东、福建、四川、甘肃等8个地区作为第一批试点,推进国内现货交易工作。就国内目前电力交易形式而言,年度长协交易趋于成熟、稳定,但是,月度竞价集中交易正在逐步开展及完善中,既然如此,扑面而来的电力现货交易,是否有必要呢?答案是肯定的。现货交易,一是可以作为中长期交易计划修正的重要手段,再者可以作为电力系统安全稳定重要保障,最后可以促进电力系统经济运行。现货交易的到来会在一定程度上影响着售电公司的运营。有些人会认为售电公司会极力排斥现货市场,因为电力中长期交易还没有完全实施及完善,而根据调查,大部分售电公司对现货交易持乐观态度,现货交易的实时动态平衡,可以避免大量的偏差考核,给公司带来丰厚的利润。但是对售电公司的要求也提高了,全面提升负荷预测能力就是关键要求之一,那如何实现负荷的精准预测,玩转电力市场呢?实现日负荷或者实时负荷的精准预测是一项技术活,需要有精准的预测算法模型。可以使用时间序列算法,根据历史数据,预测短期的负荷;可以使用机器学习算法,分析负荷与影响负荷因素之间的关系;也可以根据电力负荷的特性...
发布时间: 2017 - 11 - 29
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