【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力市场，具体涉及一种基于电力交易指数监测的风险识别方法与系统。
技术介绍
1、随着全球经济的快速发展和能源需求的日益增长，电力市场作为能源供应的重要组成部分，其规模和复杂性也在不断扩大。电力交易市场的稳定运行对于保障能源供应、维护国家能源安全以及推动经济的可持续发展具有至关重要的作用。然而，电力市场的复杂性和不确定性给市场参与者带来了诸多挑战，尤其是在风险管理和决策制定方面。
2、正如专利申请号为“cn202011357791.5”且专利名称为“电力交易市场开放时间的确定方法、装置及终端设备”的现有技术方案中所提及，传统的电力交易市场依赖于人工经验和行业知识进行报价策略的制定和市场决策的执行，这种方法存在效率低下、考虑因素不全面等问题。此外，尽管现有的技术解决方案在理论研究方面取得了一定的进展，但在实际工业场景中的应用和验证仍然不足，且多数方案过于简化，无法全面应对电力市场的复杂性和多变性。
3、在这样的背景下，市场迫切需要一种能够全面分析电力市场交易过程、准确评估风险、并提供有效决策支持的技术方案。
技术实现思路
1、为解决现有技术中带有的缺陷，本专利技术提出一种基于电力交易指数监测的风险识别方法与系统，为了解决现有技术中所存在的电力交易风险评估预警的难题，提供交易员交易决策所带来的风险提示，以供参考，为降低未来的电力交易风险做出贡献。提升市场交易的效率，有效降低交易时间成本和交易风险。
2、本专利技术运用如下的技术方案。>
3、一种基于电力交易指数监测的风险识别方法，包括：
4、步骤1：根据对各类电力交易过程和交易数据的观察和了解，建立全场景电力交易实况风险监测的指标体系；
5、步骤2：根据全场景电力交易实况风险监测的指标体系进行风险的评估；
6、步骤3：根据各级指标风险分级评价的结果载入交易大屏中进行风险结果展示，对各类电力交易的风险实况进行监测并提供风险性参考。
7、优选地，步骤1具体包括：
8、步骤1-1：梳理全场景电力交易过程，汇总各类交易类型，确定双边协商交易、集中撮合交易、挂牌交易、绿电交易和现货交易的实况风险为二级指标；
9、步骤1-2：全面梳理以上二级指标的交易过程，基于各类电力交易过程和交易数据的观察确定交易需求偏差率、市场价格波动性、申报机组类型多样化和交易结果准确率为每一二级指标下的电力交易风险监测的三级指标；
10、步骤1-3：根据每一电力交易类型实况风险监测的四大类三级指标，确定其计算公式。
11、优选地，步骤1-3中的计算公式具体为：
12、
13、其中，表示各类交易需求发布的偏差率；表示各类交易发布需求量；表示各类交易实际的交易量；
14、
15、其中，表示各类交易的市场价格波动性；表示各类交易当前市场价格；表示各类交易市场均价；
16、
17、其中，表示各类交易市场中申报机组多样性；si表示各交易中各类型机组容量比；
18、
19、其中，表示各类交易中结果准确率；表示各类交易结果准确的市场主体个数；表示各类交易参与的总市场主体个数。
20、优选地，根据全场景电力交易实况风险监测的指标体系进行风险的评估的具体流程为：根据指标体系对各类电力交易场景的所需数据进行获取，并且根据其具体风险性质对指标数据进行风险性处理，进而对指标的风险权重进行确定，最后利用云模型对各级指标进行风险分级评价。
21、优选地，步骤2具体包括：
22、步骤2-1：根据全场景电力交易实况风险监测指标体系中三级指标的计算公式，获取各类交易中相应的电力交易数据；
23、步骤2-2：对四大类三级指标的风险性进行划分，其中前两个为负向风险指标；后两个为正向风险指标；
24、步骤2-3：对指标的风险标准值进行定义，并根据指标风险标准值对三级指标数据进行风险标准化计算。
25、优选地，在步骤2-3中，若负向三级风险指标的计算指数xj∈[0％,60％)，则其风险标准值为yj＝0+xj/100％；若负向三级风险指标的计算指数xj∈[60％,100％]，则其风险标准值为yj＝1-(100％-xj)/100％；
26、若负向三级风险指标的计算指数xj∈[0％,40％]，则其风险标准值为yj＝0.5+(40％-xj)/100％；若负向三级风险指标的计算指数xj∈(40％,100％]，则其风险标准值为yj＝0+(100％-xj)/100％。
27、优选地，步骤2具体还包括：
28、步骤2-4：基于最优最劣方法对指标权重进行确定；
29、步骤2-5：通过指标数据风险标准化输入以及指标权重确定，进而根据云模型对指标体系进行风险分级评价。
30、优选地，步骤2-4具体包括：
31、步骤2-4-1：根据评价指标体系的构建，确定其中一组的评价指标集{ev1,ev2,...,evn}，并且根据此指标集，进一步确认其中的最优指标evb以及最劣指标evw；
32、步骤2-4-2：对于最优指标evb相较于其他指标的优异程度，以数字1-9来进行评价，其评价结果为向量vb：
33、vb＝(vb1,vb2,...,vbn)
34、式中：vbi(i＝1,2,...,n)为最优指标evb相较于第i个指标的优异程度，其中vbb＝1；
35、步骤2-4-3：对于其他指标相较于最劣指标evw的优异程度，同样以数字1-9来进行评价，其评价结果为向量vw：
36、vw＝(v1w,v2w,…,vnw)
37、式中：viw(i＝1,2,...,n)为第i个指标相较于最劣指标evw的优异程度，其中vww＝1；
38、步骤2-4-4：对各项指标的最优权重进行计算；
39、步骤2-4-5：根据上述求解得到的各项指标的最优权重后，对结果进行一致性检验：
40、cr＝ρ/ci
41、式中：ci为给出的一致性系数大于0.5即为通过一致性检验。
42、优选地，步骤2-4-4具体包括：
43、以最小化|wb/wi-vbi|和|wi/ww-viw|之间的距离作为目标函数来得到各项指标的最优权重，具体如下：
44、
45、
46、在此基础上，将该方程优化为非线性约束问题，表达式为：
47、
48、
49、优选地，在步骤2-5中，云模型的数字特征，以3个数字特征期望ex、熵en、超熵he描述。
50、优选地，在步骤2-5中，具体云模型分级评价过程为：
51、步骤2-5-1：构建全场景电力交易风险监测的标准评价概念云；
52、步骤2-5-2：计算全场景电力交易风险监测评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤1-3中的计算公式具体为：
4.根据权利要求3所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，根据全场景电力交易实况风险监测的指标体系进行风险的评估的具体流程为：根据指标体系对各类电力交易场景的所需数据进行获取，并且根据其具体风险性质对指标数据进行风险性处理，进而对指标的风险权重进行确定，最后利用云模型对各级指标进行风险分级评价。
5.根据权利要求4所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤2具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，在步骤2-3中，若负向三级风险指标的计算指数Xj∈[0％,60％)，则其风险标准值为Yj＝0+Xj/100％；若负向三级风险指标的计算指数Xj∈[60％,100％]，则其风险标准值为Yj＝1-(100％
7.根据权利要求6所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤2具体还包括：
8.根据权利要求7所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤2-4具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤2-4-4具体包括：
10.一种基于电力交易指数监测的风险识别系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤1-3中的计算公式具体为：
4.根据权利要求3所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，根据全场景电力交易实况风险监测的指标体系进行风险的评估的具体流程为：根据指标体系对各类电力交易场景的所需数据进行获取，并且根据其具体风险性质对指标数据进行风险性处理，进而对指标的风险权重进行确定，最后利用云模型对各级指标进行风险分级评价。
5.根据权利要求4所述的基于电力交易指数监测的风险识别方法，其特征在于，步骤2具体包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：田宏杰，张超，陈海东，张吉生，张云峰，何春宁，乔宁，李生涛，王宏萍，刘宇航，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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