[發明專利]一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法和系統

在審

• 申請號: 202211440113.4
• 申請日: 2022-11-17
• 公開（公告）號: CN115759401A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 馮迎春;范潔;高博;劉胥雯;王林杰;陳呈
• 申請（專利權）人: 江蘇電力交易中心有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/0601;G06Q50/06;G06F18/23213
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 王萍

1.一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：從電力交易中心數據倉庫抽取市場成員的實際歷史競價行為的數據，提取電力市場成員競價行為指標；

步驟2：結合電力市場成員競價行為指標改進K-means聚類算法，采用改進的K-means聚類算法，生成電力市場成員競價行為標簽；

步驟3：利用已生成的電力市場成員競價行為標簽，進行電力市場成員競價行為預測，生成市場成員行為預測標簽。

2.根據權利要求1所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

步驟1中，電力市場成員競價行為指標包括：發電商報價、發電商總收益和市場出清電價。

3.根據權利要求1所述的電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

所述步驟2中，K-means聚類分析的具體流程為：選擇K個點作為質心，取T＝1，計算當前樣本與每個聚類質心的距離，將當前樣本指派到最近的質心，重新計算每個簇的質心，若簇發生變換，則令T＝T+1，繼續計算當前樣本與每個聚類質心的距離，將當前樣本指派到最近的質心，重新計算每個簇的質心，直到簇不發生變換為止，此時輸出聚類結果。

4.根據權利要求1所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

步驟2中，生成行為標簽時，需離散化處理行為發生的時間特征，將時間特征分層，進而對行為的頻率、行為產生的時間間隔及偏離度進行聚類。

5.根據權利要求4所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

所述偏離度為采用市場成員的申報價格和實際成本的偏離度M：

式中:Bid_gen為市場成員申報價格，Cost_st為市場成員實際成本。

6.根據權利要求1所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

步驟3中，通過嵌入梯度提升樹算法進行電力市場成員競價行為預測，通過不斷迭代改進上一次分類結果來提高分類準確度。

7.根據權利要求6所述的電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

步驟3中，電力市場成員競價行為預測包括以下步驟：

步驟3.1，輸入訓練樣本數據集，

輸入：T＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，…，(x_N，y_N)}，x_i，y_i∈R；T為訓練樣本數據集，x為自變量，y為因變量，N為數據集大小；

步驟3.2，初始化，

步驟3.3，迭代，更新，

對m＝1，2，3，…，M，M為迭代次數；

(a)對i＝1，2，3，…，N，計算：

式中，為梯度方向；

(b)對j＝1，2，3，…，J_m，計算：

(c)更新

步驟3.4，得到回歸樹：

f(x)＝f_M(x)

據此生成市場成員行為預測標簽。

8.根據權利要求1所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

方法還包括步驟4：將市場成員行為預測標簽納入電力交易中心的數據倉庫中，用來生成市場成員畫像，市場成員畫像包括個體畫像和群體畫像。

9.根據權利要求8所述的一種電力市場成員競價行為預測標簽生成方法，其特征在于，

步驟4中，個體畫像包括，對具體市場成員的數據分析后，生成該市場成員的個體畫像，以標簽化的形式來展現該市場成員的基礎屬性、行為特征。