01.
全球能源市场化改革下的合邦电力
在全球能源转型和市场化改革的大背景下，电力交易市场正逐渐成为优化资源配置、提升系统效率的关键平台。电力交易通过市场化手段，促进了电力资源的有效分配，为电力行业的可持续发展提供了动力。
合邦电力科技有限公司，作为电力科技领域的创新先锋和行业领导者，凭借其在能源数字化、电力工程、新能源开发建设等多个领域的深厚实力，已经成为推动电力行业数字化转型的关键力量。
合邦电力通过其自主研发的智慧储能运营云平台和发售两侧交易辅助决策系统，为电力交易市场提供了全面的解决方案，优化了交易策略，并提供了风险管理和决策支持。
02.
电力交易，从经验主义转向数字化运营
2.1 初识向量数据库Milvus
初次接触Milvus向量数据库是在一个以图搜图的常规场景下，将图片抽象为特征，基于特征实现图片搜索，这个场景给我打开了新的思路：可以在推荐、寻找相似这类型的场景下，将数据、查询条件特征化，进行特征的比较，这样开发起来效率会有很大提升，也容易实现需求。
2.2 Milvus在电力交易场景中的应用
在电力交易市场中，操作员每天会进行交易，电价预测作为电力交易中的核心环节，受天气条件、市场竞价空间等多方面的影响，其准确性直接关系到交易的成败和经济效益。
以往的交易都依赖于操作员的经验，综合参考天气、竞价空间这两个主要因素，尤其是竞价空间与电价呈现正相关，而天气主要涉及到的风力、太阳的辐照度、温度、气象（阴晴雨雪雾）这几个指标，会影响新能源厂站的发电量，因为新能源这类清洁能源发的电越大，为保持电网稳定，火电发电越小电厂投入成本越小，电价也就越便宜。
以图搜图的场景给我们在电力交易场景中的电价预测带来了启发，为实现电价预测准确性的提升，在历史天气数据中寻找一个合适的相似日将他作为预测电价的参考，成为了工作中的重点。通过一系列的讨论，决定将上述天气和竞价控价两项指标进行特征化，通过特征数据库进行检索分析。以天气为例：
1、每15分钟一个采集点，一天将会产生96个时点，天气信息中又包含温度、风力、辐照度、气象这4类主要影响电价的指标，通过算法对每类指标进行标定及归一化后会产生4*96个特征点组成的一组向量。
2、将竞价空间则可以抽象为一天96个维度的特征；
3、将历史天气数据及竞价空间数据进行特征化后存入Milvus；
4、进行当天数据与历史数据搜索比对，可以很方便的提供近几年的数据查询，以为电价预测提供数据参考。
这次优化让团队很振奋，在方案实施后，系统给出的电价预测从平均准确率提升从不足 60%提升到了75%以上。
03.
为什么选择Milvus？
合邦电力电力交易项目组对比了业内一众向量数据库后，最终把目光锁定在了Milvus，尤其是以下的优势十分的突出：
1.社区氛围非常出色：Milvus社区非常活跃，尤其是项目开发人员在提出bug及使用上的疑问时，社区的跟进很迅速，大家很努力在维护一个良好的开源环境。
2.**具备出色的性能：**Milvus支持数据分区，可以将数据集按自身条件进行分区；向量索引建立规则非常科学，在大数据量的场景下与其他同类产品相比查询速度快，准确性更高。
3.应用接入方便：Milvus有丰富的SDK接入方式提供，学习成本低。通过Milvus官网提供的资料就可以很快投入代码开发中，大大提升业务上线效率。
通过这次的实践给了我一些启发，除了常规的以图搜图场景，也可以将普通数据进行抽象，在面对大量数据需要进行数据筛选、数据相似的查询时、可以将查询条件、数据抽象为特征，进行相对的数据操作，再依赖于Milvus强大的性能，可以处理常规开发难以处理的大数据查询问题。
本文作者：刘瑞峰 软件开发项目经理
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