[發(fā)明專利]一種基于VAEGMM模型的發(fā)電企業(yè)串謀行為的智能識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110514066.2
• 申請(qǐng)日: 2021-05-12
• 公開（公告）號(hào): CN113344589B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王文婷;張明光;張鵬翔;陳大為
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘭州理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q30/00
• 分類號(hào): G06Q30/00;G06Q30/06;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 青島智地領(lǐng)創(chuàng)專利代理有限公司 37252
• 代理人: 陳海濱

本發(fā)明公開了電力市場(chǎng)主體風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一種基于VAEGMM模型的發(fā)電企業(yè)串謀行為的智能識(shí)別方法。本發(fā)明結(jié)合發(fā)電企業(yè)的串謀識(shí)別指標(biāo)體系和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法VAEGMM，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力市場(chǎng)串謀行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。首先獲取發(fā)電企業(yè)的原始申報(bào)電量和申報(bào)電價(jià)數(shù)據(jù)，并根據(jù)串謀行為類型構(gòu)建完善的發(fā)電企業(yè)串謀識(shí)別指標(biāo)體系。然后，通過(guò)詳細(xì)的指標(biāo)測(cè)算方法，計(jì)算出適用于智能算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。最后，針對(duì)該數(shù)據(jù)特點(diǎn)，開發(fā)VAEGMM算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，有效分離出串謀樣本。本發(fā)明提出的基于VAEGMM的發(fā)電企業(yè)串謀行為智能識(shí)別方法，可以快速精確地識(shí)別電力市場(chǎng)中發(fā)電企業(yè)的串謀行為，對(duì)防范電力市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)、提高電力市場(chǎng)運(yùn)行效率具有重要意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電力市場(chǎng)主體風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種基于VAEGMM模型的發(fā)電企業(yè)串謀行為的智能識(shí)別方法。

背景技術(shù)

隨著電力市場(chǎng)改革不斷深入，社會(huì)各界紛紛聚焦于電力市場(chǎng)的監(jiān)管體制建設(shè)。在電力市場(chǎng)中，各個(gè)發(fā)電或者買電企業(yè)或多或少擁有一定的市場(chǎng)力，而市場(chǎng)力正是污染市場(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)的最主要因素。其中，串謀是我國(guó)各個(gè)市場(chǎng)主體運(yùn)用市場(chǎng)力進(jìn)行違規(guī)的最主要形式之一。研究發(fā)電企業(yè)串謀行為的識(shí)別方法，有利于提高電力監(jiān)管系統(tǒng)的監(jiān)管水平，維護(hù)其他市場(chǎng)主體的利益和構(gòu)建公平健康的市場(chǎng)環(huán)境。

通常，集中競(jìng)價(jià)的串謀途徑大體分為兩類，一類是通過(guò)私下雙邊協(xié)議直接結(jié)盟。目前各省市的大部分發(fā)電容量由行業(yè)內(nèi)各大寡頭掌控，他們歷史上擁有各自的串謀聯(lián)盟，在集中競(jìng)價(jià)中達(dá)成相同的報(bào)價(jià)意識(shí)。另一類是默契串謀，在發(fā)電企業(yè)之間更為常見。他們通過(guò)在同一時(shí)間段同比例地改變各自的申報(bào)價(jià)格和申報(bào)量或者反向報(bào)價(jià)報(bào)量，進(jìn)而達(dá)到操縱整個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的目的。對(duì)于發(fā)電企業(yè)串謀行為的識(shí)別，其研究方法主要分為三類，設(shè)計(jì)懲罰機(jī)制和更加合理的市場(chǎng)出清機(jī)制來(lái)抑制串謀行為的方法；對(duì)發(fā)電企業(yè)、售電公司、電力用戶三類市場(chǎng)主體構(gòu)建了電力市場(chǎng)交易全過(guò)程的串謀行為指標(biāo)體系并進(jìn)行指標(biāo)監(jiān)測(cè)；應(yīng)用智能方法來(lái)發(fā)掘市場(chǎng)內(nèi)的串謀。

由于我國(guó)電力市場(chǎng)主體的串謀行為識(shí)別工作還未全面開展起來(lái)，帶有標(biāo)簽的串謀數(shù)據(jù)非常少，所以只能使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法尋找數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律和聯(lián)系，將串謀數(shù)據(jù)分離出來(lái)。而在眾多的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，深度聯(lián)合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠處理大量高維的數(shù)據(jù)。它包含了兩部分網(wǎng)絡(luò)：表達(dá)網(wǎng)絡(luò)和估計(jì)網(wǎng)絡(luò)。前者將學(xué)習(xí)到高維復(fù)雜數(shù)據(jù)的低維表達(dá)和特征，后者對(duì)其進(jìn)行密度估計(jì)，將位于低密度區(qū)域的視為異常樣本。實(shí)際上，發(fā)電企業(yè)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)具有正負(fù)樣本不均衡的特點(diǎn)，表達(dá)網(wǎng)絡(luò)使用普通的線性降維無(wú)法得到良好的結(jié)果。因此，為了契合電力市場(chǎng)的串謀數(shù)據(jù)特點(diǎn)，構(gòu)建了新的表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，提出了新的深度聯(lián)合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述背景技術(shù)中提到的傳統(tǒng)串謀行為識(shí)別方法處理電力交易大規(guī)模數(shù)據(jù)效率低下的不足，本發(fā)明提出了一種基于VAEGMM模型的發(fā)電企業(yè)串謀行為的智能識(shí)別方法，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，具有良好的效果。

本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于VAEGMM模型的發(fā)電企業(yè)串謀行為的智能識(shí)別方法，包括如下步驟：

S1、獲得發(fā)電企業(yè)的申報(bào)電量和申報(bào)電價(jià)數(shù)據(jù)；

S2、構(gòu)建發(fā)電企業(yè)的串謀識(shí)別指標(biāo)體系，指標(biāo)包括：申報(bào)電量市場(chǎng)份額均值、報(bào)價(jià)一致性、申報(bào)電量一致性、報(bào)價(jià)曲線差異面積比率、報(bào)價(jià)安全度均值、報(bào)價(jià)相對(duì)比均值以及集中競(jìng)價(jià)場(chǎng)次；

S3、計(jì)算得到串謀數(shù)據(jù)集；

S4、對(duì)串謀數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，對(duì)指標(biāo)體系中的集中競(jìng)價(jià)場(chǎng)次進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理，再進(jìn)行擴(kuò)維，得到處理后的串謀數(shù)據(jù)集，劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

S5、使用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)VAEGMM模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，然后使用VAEGMM模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到每個(gè)樣本在低維空間中的密度估計(jì)值；

S6、設(shè)置閾值，分離出異常樣本，得到預(yù)測(cè)值；