[發(fā)明專利]區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211418863.1
• 申請(qǐng)日: 2022-11-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115907984A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周開(kāi)樂(lè);褚一博;虎蓉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q40/04
• 分類號(hào): G06Q40/04;G06Q50/06;G06Q10/04;G06Q20/38;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/086;G06N20/20
• 代理公司: 北京久誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

1.一種區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法，其特征在于，所述方法由基于區(qū)塊鏈的電力交易系統(tǒng)執(zhí)行，該系統(tǒng)中預(yù)先構(gòu)建光伏功率預(yù)測(cè)模型；所述點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法包括：

S1、根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段的氣象數(shù)據(jù)和預(yù)先構(gòu)建的光伏功率預(yù)測(cè)模型，對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段供應(yīng)側(cè)的光伏發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè)；獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段的相似歷史日數(shù)據(jù)，根據(jù)相似歷史日數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段的需求側(cè)的用電負(fù)荷量進(jìn)行預(yù)測(cè)；

S2、根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段供應(yīng)側(cè)的光伏發(fā)電量和需求側(cè)的用電負(fù)荷量，進(jìn)行供需雙側(cè)匹配，形成供需雙側(cè)收益最大化的交易合同。

2.如權(quán)利要求1所述的區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法，其特征在于，所述預(yù)先構(gòu)建光伏功率預(yù)測(cè)模型的過(guò)程包括：

a、獲取歷史日氣象數(shù)據(jù)和光伏功率數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；

b、對(duì)預(yù)處理后的歷史日氣象數(shù)據(jù)和光伏功率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到歸一化的數(shù)據(jù)集，并且通過(guò)相關(guān)性分析得到光伏預(yù)測(cè)的主要特征參數(shù)以及各個(gè)歷史日與預(yù)設(shè)時(shí)間段之間的關(guān)聯(lián)程度；

c、通過(guò)關(guān)聯(lián)程度的大小選取出相似程度最大的前n條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，對(duì)Attention-MPA-LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到光伏功率預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段光伏功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中，所述Attention-MPA-LSTM模型是指在注意力機(jī)制長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入海洋捕食者算法。

3.如權(quán)利要求1所述的區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法，其特征在于，所述獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段的相似歷史日數(shù)據(jù)，包括：

以綜合因子作為衡量指標(biāo)，選擇與預(yù)設(shè)時(shí)間段之間的綜合因子最大的歷史日數(shù)據(jù)作為相似歷史日數(shù)據(jù)，其中，所述綜合因子的計(jì)算公式如下：

δ_i＝M₁α₁+M₂α₂+M₃α₃+M₄α₄

其中，δ_i表示綜合因子，α₁表示日類型因子，α₂表示前驅(qū)勢(shì)因子，α₃表示氣象因子，α₄表示時(shí)間相似度因子，M₁、M₂、M₃、M₄表示各因子的權(quán)重系數(shù)。

4.如權(quán)利要求1所述的區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法，其特征在于，所述根據(jù)相似歷史日數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段的需求側(cè)的用電負(fù)荷量進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括：

a.利用改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)相似歷史日數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得到y(tǒng)_i；

b.利用XGBoost模型對(duì)相似歷史日數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得到y(tǒng)_j；

c.初始化自適應(yīng)權(quán)重α和β，初始化參數(shù)μ、epochs，μ為迭代步長(zhǎng)，epochs為模型訓(xùn)練周期；

d.通過(guò)公式y(tǒng)＝αy_i+βy_j和批量梯度下降法迭代訓(xùn)練模型權(quán)重α、β；

e.利用步驟d中得到的權(quán)重為所述的a，b兩個(gè)步驟中的模型進(jìn)行權(quán)重分配，加權(quán)相加得到需求側(cè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值

5.如權(quán)利要求1所述的區(qū)塊鏈環(huán)境下基于供需預(yù)測(cè)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易方法，其特征在于，所述S2包括：

按照如下原則進(jìn)行供需雙側(cè)匹配：

①根據(jù)供應(yīng)側(cè)光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)值和需求側(cè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行匹配，按照雙側(cè)的預(yù)測(cè)值，由發(fā)電量和需求量預(yù)測(cè)值大小最為相近的供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)之間優(yōu)先進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易，讓電能在盡量少的供需用戶之間交易；

②在進(jìn)行電能交易時(shí)，充分考慮點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電力交易高峰期時(shí)段，要求避免電力交易高峰進(jìn)行交易；

③在供需雙側(cè)設(shè)立好可接受電價(jià)范圍后，以需求側(cè)低價(jià)優(yōu)先、供應(yīng)側(cè)高價(jià)優(yōu)先的原則進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易；

④以上各原則的優(yōu)先順序?yàn)椋孩邰佗冢?/p>

供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)都會(huì)以該原則進(jìn)行對(duì)應(yīng)匹配，形成供需雙側(cè)收益最大化的交易合同。