一种电力交易多市场协同管控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电力交易交互技术领域，尤其涉及一种电力交易多市场协同管控方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种电力交易多市场协同管控方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力交易交互
，尤其涉及一种电力交易多市场协同管控方法及系统
。

技术介绍

[0002]电力交易是一个关键的能源市场，为了更高效地进行多市场协同管控电力交易，需要有效的数据协同管控方法及系统
。
传统的电力交易多市场管控方法很难对多市场之间的协同管控可再生资源的电力，导致可再生资源的电力交易成本较高以及电力的分配效率低下，进而使得难以降低碳排放
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供一种电力交易多市场协同管控方法及系统，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种电力交易多市场协同管控方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤
S1
：获取多市场交易数据；对多市场交易数据进行多市场交易整合，从而生成电力交易整合数据；步骤
S2
：对电力交易整合数据进行周期波动预测，从而生成电力波动预测数据；步骤
S3
：对电力交易整合数据进行资源结构处理，从而生成第一电力生产数据；对第一电力生产数据进行碳排放减损分析，从而生成第二电力生产数据；步骤
S4
：根据电力波动预测数据
、
第一电力生产数据以及第二电力生产数据进行电力动态分配，从而生成电力分配策略数据；步骤
S5
：根据电力分配策略数据进行协同交易管理，以实现电力交易多市场协同管控作业
。
[0005]本申请的有益效果在于，通过多市场交易整合，可以整合多个市场的交易数据有助于建立更全面的电力市场视图，减少数据片段化，提高决策的全局性，整合数据可以提高市场透明度，使各参与者更容易了解市场的运行情况，从而降低了数据不对称的问题；通过周期波动预测有助于准确预测市场的电力需求，使电力供应商能够更好地规划产能，减少浪费，准确的需求数据有助于提高电力系统的可靠性，防止供需不平衡，减少停电风险；通过资源结构处理可以帮助确定最佳的电力生产结构，包括化石燃料
、
可再生能源等，从而提高能源资源的有效利用，碳排放减损分析有助于评估电力生产的环境影响，促进更清洁的能源生产；通过电力动态分配确保电力按需分配，最大限度地利用可用资源，提高了电力系统的资源利用效率，根据市场需求和资源情况进行动态分配有助于实现供需匹配，减少不必要的电力浪费，电力分配策略数据的生成使电力系统更加灵活，可以根据不同条件和需求做出实时调整；通过协同交易管理促进了不同市场之间的协作，确保电力供应的连贯性，降低了市场碎片化的风险，通过协同管理，市场可以更高效地响应需求变化，提供更稳定和
可靠的电力供应，通过协同交易管理，可以降低电力交易的成本，包括交易执行和结算成本
。
因此，本专利技术提供了一种电力交易多市场协同管控方法及系统，通过周期波动预测对市场需求进行精准的预测；通过资源结构处理对电力的生产结构进行优化；通过碳排放减损分析对最大程度的提高可再生资源的发电量；使得在多市场的电力交易中能实现对市场需求的精准预测
、
对可再生资源的电力交易成本的降低以及高效的电力分配，进而降低碳排放
。
[0006]优选地，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：获取多市场交易数据；步骤
S12
：对多市场交易数据进行市场交易数据清洗，从而生成市场交易清洗数据；步骤
S13
：对市场交易清洗数据进行时间轴对齐，从而生成市场交易标准数据；步骤
S14
：利用区块链技术对市场交易标准数据进行多市场交易共享，从而生成交易共享数据；步骤
S15
：根据区块链技术中的智能合约对交易共享数据进行自动化数据整合，从而生成电力交易整合数据
。
[0007]本专利技术通过获取多市场的交易数据，可以获得更全面的市场情报，包括不同市场参与者的行为和交易规模，这是整个流程的基础，确保了后续步骤能够有可靠的数据来源；通过清洗可以帮助去除数据中的噪声
、
错误或冗余数据，提高数据的准确性和质量，确保数据符合一致的标准和格式，便于后续处理和分析；通过将数据在时间轴上对齐，可以确保不同市场的数据在时间上是一致的，从而避免了因时间错位而产生的错误分析，使得不同市场的数据可以进行直观的比较和分析；通过区块链技术提供了高度安全的交易共享环境，保护了数据的完整性和隐私，通过区块链，可以建立一个去中心化的共享平台，减少了单一机构的控制权，增强了透明度和信任；通过利用智能合约实现数据整合，可以自动执行任务，减少了人工干预的需要，提高了效率，所有的整合过程都以智能合约的形式记录在区块链上，使整个过程具有高度的可追溯性和透明度
。
[0008]优选地，步骤
S12
中市场交易数据清洗通过市场交易数据清洗计算公式进行计算，其中市场交易数据清洗计算公式具体为：，式中，表示在时间点的市场交易清洗数据值，表示清洗时间点，表示市场交易数据中的实时调整系数，表示求和的索引变量，表示市场中的交易参与者数量，表示第个参与者的交易项目数量，表示第个参与者的交易动作方向值，表示时间点时的市场数据的离散度，表示时间点时的降噪度，表示时间点时的噪声系数，表示计算清洗数据的权重，表示市场交易数据的调整项，为噪声系数的误差调整项
。
[0009]本专利技术构造了一种市场交易数据清洗计算公式，用于对多市场交易数据进行市场交易数据清洗；公式中，部分对市场交易数据中的实时调整系数进行自然对数转
换，可以对数据进行标准化和平滑化处理，有助于消除数据中的异常值和噪声，使数据更具可解释性和可比性；部分是对交易参与者数量
、
交易项目数量和交易动作方向值进行求和操作，并通过离散度进行归一化处理，有助于综合考虑多个交易参与者的行为和交易方向，同时平衡数据的离散性和一致性；部分用于计算数据的降噪程度，以消除噪声对数据的影响，并考虑噪声对数据的权重和调整；部分表示市场交易数据的调整项的负平方根，用来平衡市场交易数据的不确定因素或校准数据的调整项，以提高数据的准确性和可靠性；用来对噪声因素进行微调，以提高数据的精确性和适应性
。
[0010]优选地，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：对电力交易整合数据进行交易波动参数提取，从而生成交易波动参数；步骤
S22
：对电力交易整合数据进行工业生产周期分析，从而生成工业生产周期参数；步骤
S23
：获取电力资产数据；对电力资产数据进行电力消费预测，从而生成资产推动参数；步骤
S24
：对周期波动参数
、
工业经济参数以及资产推动参数进行参数加权计算，从而生成电力消费能力数据；步骤
S25
：对电力消费能力数据进行市场需求预测，从而生成电力波动预测数据
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取多市场交易数据；对多市场交易数据进行多市场交易整合，从而生成电力交易整合数据；步骤
S2
：对电力交易整合数据进行周期波动预测，从而生成电力波动预测数据；步骤
S3
：对电力交易整合数据进行资源结构处理，从而生成第一电力生产数据；对第一电力生产数据进行碳排放减损分析，从而生成第二电力生产数据；步骤
S4
：根据电力波动预测数据
、
第一电力生产数据以及第二电力生产数据进行电力动态分配，从而生成电力分配策略数据；步骤
S5
：根据电力分配策略数据进行协同交易管理，以实现电力交易多市场协同管控作业
。2.
根据权利要求1所述的电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：获取多市场交易数据；步骤
S12
：对多市场交易数据进行市场交易数据清洗，从而生成市场交易清洗数据；步骤
S13
：对市场交易清洗数据进行时间轴对齐，从而生成市场交易标准数据；步骤
S14
：利用区块链技术对市场交易标准数据进行多市场交易共享，从而生成交易共享数据；步骤
S15
：根据区块链技术中的智能合约对交易共享数据进行自动化数据整合，从而生成电力交易整合数据
。3.
根据权利要求2所述的电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，步骤
S12
中市场交易数据清洗通过市场交易数据清洗计算公式进行计算，其中市场交易数据清洗计算公式具体为：，式中，表示在时间点的市场交易清洗数据值，表示清洗时间点，表示市场交易数据中的实时调整系数，表示求和的索引变量，表示市场中的交易参与者数量，表示第个参与者的交易项目数量，表示第个参与者的交易动作方向值，表示时间点时的市场数据的离散度，表示时间点时的降噪度，表示时间点时的噪声系数，表示计算清洗数据的权重，表示市场交易数据的调整项，为噪声系数的误差调整项
。4.
根据权利要求1所述的电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：对电力交易整合数据进行交易波动参数提取，从而生成交易波动参数；步骤
S22
：对电力交易整合数据进行工业生产周期分析，从而生成工业生产周期参数；步骤
S23
：获取电力资产数据；对电力资产数据进行电力消费预测，从而生成资产推动参数；步骤
S24
：对周期波动参数
、
工业经济参数以及资产推动参数进行参数加权计算，从而
生成电力消费能力数据；步骤
S25
：对电力消费能力数据进行市场需求预测，从而生成电力波动预测数据
。5.
根据权利要求4所述的电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，步骤
S24
中参数加权计算通过参数加权计算公式进行计算，其中参数加权计算公式具体为：，式中，表示电力消费能力值，表示周期波动参数，表示工业经济参数，表示资产推动参数，表示时间变量，表示资产推动参数的时间极限点，表示资源可利用程度，表示电力生产成本，表示工业用电量指标，表示工业经济情况指标，表示资产税收激励指标，表示参数的加权因子，表示参数加权计算的偏差修复值
。6.
根据权利要求4所述的电力交易多市场协同管控方法，其特征在于，步骤
S22
包括以下步骤：步骤
S221
：对电力交易整合数据进行工业生产数据提取，从而生成工业生产数据；步骤
S222
：对工业生产数据进行生产趋势数据提取，从而生成生产变化趋势数据；步骤
S223
：对生产变化趋势数据进行工业季节数据提取，从而生成生产季节周期数据；步骤
S224
：对生产季节周期数据进行工业残差值计算，从而生成生产随机波动数据；步骤
S225
：对生产变化趋势数据进行趋势分析，从而生成生产长期趋势数据；步骤
S226
：对生产季节周期数据进行季节性分析，从而生成生产季节影响数据；步骤
S227
：根据生产长期趋势数据
、
生产季节影响数据以及生产...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘敦楠，杨菁，加鹤萍，余涛，钟烨，凡航，黄宇鹏，沈阅，陈春逸，郭宇辰，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：