[发明专利]面向现货市场的售电偏差管理方法及其系统

说明书

本申请涉及智能管理领域，其具体地公开了一种面向现货市场的售电偏差管理方法及其系统，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出各个电力用户的竞价方案间以及所述各个电力用户的竞价方案中各个竞价内容的关联性关系，以此来准确地确定所述每个电力用户的竞价方案的分配配额，进而对于各个电力用户的被购买量进行精准确定，以在满足生产用能需求的同时也能为电力用户节省用电费用。

技术领域

本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种面向现货市场的售电偏差管理方法及其系统。

背景技术

售电公司通过和电力用户签订零售服务合同，为电力用户在电力市场购电。售电公司通过在电力批发市场进行年度交易、月度交易、月内交易，以保证电力用户生产用能的购电安排。如果由于其他不可控的原因，出现购电电量无法满足电力用户生产用能的情况时，售电公司通过在现货市场进行现货交易购电，以满足用电电量偏差。

目前售电公司在现货市场进行现货交易购电，以满足电力用户用电电量偏差，解决了电力用户实际生产用能的需求，但可能面临以下不足：由于现货市场的实时性、交易双方的不确定性等特征，在现货市场的交易价格要远高于电力批发市场的交易价格，电力用户需要承担较多的用电费用；由于现货市场交易的不确定性，可能面临无合适的现货交易，无法购买合适的电量，影响电力用户的生产用能安排。

因此，期望一种优化的面向现货市场的售电偏差管理方案

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种面向现货市场的售电偏差管理方法及其系统，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出各个电力用户的竞价方案间以及所述各个电力用户的竞价方案中各个竞价内容的关联性关系，以此来准确地确定所述每个电力用户的竞价方案的分配配额，进而对于各个电力用户的被购买量进行精准确定，以在满足生产用能需求的同时也能为电力用户节省用电费用。

根据本申请的一个方面，提供了一种面向现货市场的售电偏差管理方法，其包括：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。

在上述面向现货市场的售电偏差管理方法中，所述深度全连接网络包括多个全连接层。

在上述面向现货市场的售电偏差管理方法中，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。

在上述面向现货市场的售电偏差管理方法中，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：