[發(fā)明專利]面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)及其方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310075595.6
• 申請(qǐng)日: 2023-02-07
• 公開（公告）號(hào): CN115953183A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐莉;范長瀾;張烈
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海合煌能源科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0201
• 分類號(hào): G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q50/06;G06Q10/0635;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
• 代理公司: 北京中仟知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11825
• 代理人: 何曉曉

1.一種面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：用電量數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取被預(yù)測電力用戶在當(dāng)天之前的多天的實(shí)際用電量；時(shí)序向量構(gòu)造模塊，用于將所述當(dāng)天之前的多天的實(shí)際用電量按照時(shí)間維度排列為用電量輸入向量；第一用電時(shí)序特征提取模塊，用于將所述用電量輸入向量通過使用具有第一尺度的一維卷積核的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以得到第一尺度用電量特征向量；第二用電時(shí)序特征提取模塊，用于將所述用電量輸入向量通過使用具有第二尺度的一維卷積核的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以得到第二尺度用電量特征向量；用電特征融合模塊，用于融合所述第一尺度用電量特征向量和所述第二尺度用電量特征向量以得到用電量特征向量；特征增強(qiáng)模塊，用于基于高斯密度圖對(duì)所述用電量特征向量進(jìn)行特征級(jí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)以得到用電量特征矩陣；預(yù)測模塊，用于將所述用電量特征矩陣通過作為預(yù)測器的解碼器以得到當(dāng)前用電量預(yù)測值；以及偏移預(yù)測結(jié)果生成模塊，用于基于所述當(dāng)前用電量預(yù)測值和所述被預(yù)測電力用戶的當(dāng)天電量購買量之間的比較，生成用電量偏移預(yù)警提示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述第一用電時(shí)序特征提取模塊，進(jìn)一步用于：使用所述具有第一尺度的一維卷積核的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各層在層的正向傳遞中分別對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行：對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積處理以得到卷積特征圖；對(duì)所述卷積特征圖進(jìn)行基于特征矩陣的池化以得到池化特征圖；以及對(duì)所述池化特征圖進(jìn)行非線性激活以得到激活特征圖；其中，所述具有第一尺度的一維卷積核的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層的輸出為所述第一尺度用電量特征向量，所述具有第一尺度的一維卷積核的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層的輸入為所述用電量輸入向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述第二用電時(shí)序特征提取模塊，進(jìn)一步用于：使用所述具有第二尺度的一維卷積核的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各層在層的正向傳遞中分別對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行：對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積處理以得到卷積特征圖；對(duì)所述卷積特征圖進(jìn)行基于特征矩陣的池化以得到池化特征圖；以及對(duì)所述池化特征圖進(jìn)行非線性激活以得到激活特征圖；其中，所述具有第二尺度的一維卷積核的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層的輸出為所述第二尺度用電量特征向量，所述具有第二尺度的一維卷積核的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層的輸入為所述用電量輸入向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述用電特征融合模塊，進(jìn)一步用于：以如下公式融合所述第一尺度用電量特征向量和所述第二尺度用電量特征向量以得到所述用電量特征向量；其中，所述公式為：

其中V₁和V₂分別表示所述第一尺度用電量特征向量和所述第二尺度用電量特征向量，||·||₂表示向量的二范數(shù)，Cov_1D表示以卷積算子(||V₁||₂,||V₂||₂,V₁V₂^T)對(duì)向量進(jìn)行一維卷積，V_u表示所述用電量特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述特征增強(qiáng)模塊，包括：高斯密度圖構(gòu)造單元，用于構(gòu)造所述用電量特征向量的高斯密度圖以得到高斯密度圖，其中，所述高斯密度圖的均值向量為所述用電量特征向量，所述高斯密度圖的協(xié)方差矩陣為所述用電量特征向量中相應(yīng)兩個(gè)位置的特征值之間的方差；高斯離散化單元，用于對(duì)所述高斯密度圖中各個(gè)位置的高斯分布進(jìn)行離散化以得到用電量特征矩陣。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的面向現(xiàn)貨市場的售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模塊，進(jìn)一步用于：使用所述作為預(yù)測器的解碼器以如下公式將所述用電量特征矩陣進(jìn)行解碼回歸以獲得用于表示當(dāng)前用電量預(yù)測值的解碼值；其中，所述公式為：其中X表示所述用電量特征矩陣，Y是所述解碼值，W是權(quán)重矩陣，表示矩陣相乘。