[发明专利]面向现货市场的售电偏差管理方法及其系统在审

专利信息
申请号: 202310211073.4 申请日: 2023-03-07
公开(公告)号: CN116128250A 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 唐莉;范长澜;张烈 申请(专利权)人: 上海合煌能源科技有限公司
主分类号: G06Q10/0631 分类号: G06Q10/0631;G06Q30/0202;G06Q50/06
代理公司: 北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司 11642 代理人: 苏天功
地址: 200082 上海市杨*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 面向 现货 市场 偏差 管理 方法 及其 系统
【权利要求书】:

1.一种面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,包括:获取与售电公司签约的第一电力用户的用电电量偏差;获取与所述售电公司签约的多个其他电力用户的竞价方案,所述竞价方案包括竞价价格、竞价时间和交易电量;将所述各个其他电力用户的竞价方案通过深度全连接网络以得到多个竞价方案特征向量;将所述多个竞价方案特征向量排列为一维特征向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到竞价方案关联特征向量;分别计算所述多个竞价方案特征向量与所述竞价方案关联特征向量的转移矩阵以得到多个转移矩阵;将所述多个转移矩阵分别通过分类器以得到多个概率值;以及将所述多个概率值与所述第一电力用户的用电电量偏差之间的乘积,确定为所述多个其他电力用户的被购买电量。

2.根据权利要求1所述的面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,所述深度全连接网络包括多个全连接层。

3.根据权利要求2所述的面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,所述多尺度邻域特征提取模块,包括:第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层,以及,与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层,其中,所述第一卷积层使用具有第一长度的一维卷积核,所述第二卷积层使用具有第二长度的一维卷积核。

4.根据权利要求3所述的面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,所述将所述多个竞价方案特征向量排列为一维特征向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到竞价方案关联特征向量,包括:将所述一维特征向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一邻域尺度竞价方案关联特征向量,其中,所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核;将所述一维特征向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二邻域尺度竞价方案关联特征向量,其中,所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核,所述第一长度不同于所述第二长度;以及将所述第一邻域尺度竞价方案关联特征向量和所述第二邻域尺度竞价方案关联特征向量进行级联以得到所述竞价方案关联特征向量;其中,所述将所述一维特征向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一邻域尺度竞价方案关联特征向量,包括:使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到第一邻域尺度竞价方案关联特征向量;其中,所述公式为:,

其中,a为第一卷积核在x方向上的宽度、为第一卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,w为第一卷积核的尺寸,X表示所述一维特征向量;以及所述将所述一维特征向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二邻域尺度竞价方案关联特征向量,包括:使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下公式对所述一维特征向量进行一维卷积编码以得到所述第二邻域尺度竞价方案关联特征向量;其中,所述公式为:,

其中,b为第二卷积核在x方向上的宽度、为第二卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,m为第二卷积核的尺寸,X表示所述一维特征向量。

5.根据权利要求4所述的面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,所述分别计算所述多个竞价方案特征向量与所述竞价方案关联特征向量的转移矩阵以得到多个转移矩阵,包括:以如下公式分别计算所述多个竞价方案特征向量与所述竞价方案关联特征向量的转移矩阵以得到多个转移矩阵;其中,所述公式为: ,

其中表示所述多个竞价方案特征向量,表示所述竞价方案关联特征向量,表示所述多个转移矩阵。

6.根据权利要求5所述的面向现货市场的售电偏差管理方法,其特征在于,所述将所述多个转移矩阵分别通过分类器以得到多个概率值,包括:将所述多个转移矩阵进行特征矩阵展开以得到多个转移特征向量;对所述多个转移特征向量进行向量赋范的希尔伯特概率空间化以得到多个优化转移特征向量;以及将所述多个优化转移特征向量通过所述分类器以得到所述多个概率值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海合煌能源科技有限公司,未经上海合煌能源科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310211073.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top