【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力领域，具体而言，涉及一种多因素均衡的电力数据交易交互方法及系统。
技术介绍
1、电力数据作为数字时代的重要生产要素，对电力市场主体的经济行为和运营活动产生着关键影响。深度挖掘海量电力数据所蕴含的潜力，实现电网智能监测、智能维护、负载智能预测与管理，将极大地提升电网的运营效率，改善用户的电力体验，成为未来电力行业发展的必然趋势。
2、然而，由于电力大数据交易相关研究刚刚起步，尚未有成熟的电力数据交易定价模型及电力数据交易服务平台，同时尚未有面向电力数据交易的成型隐私保护算法和安全防护机制，在一定程度上大大制约了电力数据交易、共享数字化平台的推进。
3、电力数据交易是一个复杂且动态的过程，受到多种因素的影响。电力市场的供需关系是决定价格和交易量的主要因素之一。供给方包括各类发电厂、可再生能源和大型用户，而需求方包括工业、商业和居民等。供需的动态变化会直接影响市场价格和交易活动的频率和规模。天气因素对可再生能源的产量有直接影响，如风能和太阳能。气温和季节变化也会影响用电需求模式，例如夏季空调用电量的增加。这些因素的变化会影响电力供给和需求的平衡，从而影响市场价格。地理位置和输电网络的不同会影响电力市场的结构和竞争格局。地理位置的远近和输电网络的容量限制会影响发电成本、输送损耗和跨区域交易的便利性。
4、综合考虑以上因素，电力数据交易市场的运行情况受到多种因素的综合影响，因此，对电力数据交易应当及时调整交易策略，以应对市场的变化和风险。
5、电力数据交易作为电力行业数字化
6、(一)数据孤岛和标准不统一：目前电力数据存在着数据孤岛的问题，不同地区、不同企业间的数据难以实现有效共享和交换。同时，缺乏统一的数据标准和格式，导致数据之间难以对接和整合，限制了跨平台、跨地区的数据交易。而且，各电力交易参与主体之间的利益冲突导致电价标准不统一、不透明，使得各参与主体在能源交易过程中处于被动状态，并且不能够使这些数据成为电力交易中心的有效资源。如何在不同利益主体之间达到最优，如何使得电力数据价格标准及其它有关数据在保证安全的情况下公开透明，是当前亟需解决的问题之一。
7、(二)信息不对称和透明度不足：电力数据交易涉及信息不对称，即数据提供方与购买方间信息不平衡。这一情况导致了透明度不足，缺乏充分的信息披露机制，直接影响了交易的公平性和效率性。数据提供方可能拥有更多关于市场情况和数据本身的信息，而购买方则可能处于劣势地位。缺乏透明度意味着交易可能缺乏公平性，且可能导致资源的浪费和低效率的交易。为了解决这一问题，需要建立更加开放和透明的交易平台，确保所有参与方都能够获得足够的信息，并加强监管和信息披露机制，以提高交易的公平性和效率。
8、(三)隐私风险与效率问题：电力数据涉及大量用户的用电信息和电力系统的运行数据，且存在第三方交易机构，存在着安全和隐私泄露的风险。当前尚未建立起完善的数据安全保护机制和隐私保护制度，使得电力数据交易面临着安全风险和法律合规挑战。且目前电力交易中心大量人工的操作，不仅浪费人力物力，并且交易效率低下。在电力交易过程中，如何更快、更高效的自动化执行交易，减少人工出错的几率，提高交易效率，也是当前存在的问题之一。
9、(四)缺乏有效的定价模型：目前缺乏成熟的电力数据交易定价模型，导致电力数据的价格难以确定和公平合理，影响了市场的竞争性和效率性。同时，缺乏价格发现机制和市场监管机构的有效监督，使得交易价格容易受到垄断和操纵。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种多因素均衡的电力数据交易交互技术，采用特征加权定价策略，实现对电力数据合理定价。
2、为了实现上述技术目的，本申请提供了一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，包括以下步骤：
3、基于特征加权定价策略，通过随机森林模型，为每个特征分配权重，并引入时间敏感性折扣机制，在考虑时间和市场需求的变化的前提下，根据设置的折扣优化系数，对电力数据进行定价。
4、优选地，在对电力数据进行定价的过程中，基于基尼指数和随机森林，对电力数据的特征值进行提取分析，获取各项数据间的相关性和对电力数据价格的影响因子，作为加权项特征。
5、优选地，在引入时间敏感性折扣机制的过程中，在考虑时间和市场需求的变化的前提下，通过计算当前日期与目标日期之间的天数差异，构建了一个折扣系数，用于反映时间对定价策略的影响。
6、优选地，在设置折扣优化系数的过程中，通过q学习对折扣系数进行优化，生成折扣优化系数。
7、优选地，在生成折扣优化系数的过程中，初始化q值表，通过设置ε指数衰减机制、离散化状态函数、奖励函数、奖励衰减机制和动作选择函数，对折扣系数进行优化。
8、优选地，在设置离散化状态函数的过程中，通过离散化状态函数，将价格归一化到0与1之间，归一化后的价格表示价格相对于整个价格范围内的位置；再映射到状态空间，取整后得到离散的状态。
9、优选地，在设置奖励衰减机制的过程中，通过奖励衰减机制，控制随着时间的推移奖励的影响逐渐减小，用于在训练早期鼓励探索。
10、优选地，在设置动作选择函数的过程中，通过动作选择函数，利用已经学习到的知识选择当前认为最好的动作。
11、本专利技术公开了一种多因素均衡的电力数据交易交互系统，包括：
12、数据采集模块，用于采集电力数据；
13、定价模块，用于基于特征加权定价策略，通过随机森林模型，为每个特征分配权重，并引入时间敏感性折扣机制，在考虑时间和市场需求的变化的前提下，根据设置的折扣优化系数，对电力数据进行定价。
14、优选地，定价模块，还用于基于基尼指数和随机森林，对电力数据的特征值进行提取分析，获取各项数据间的相关性和对电力数据价格的影响因子，作为加权项特征。
15、本专利技术公开了以下技术效果：
16、本专利技术通过建立基于随机森林的多因素均衡电力数据交易定价模型，提取出电力数据中对价值变化的重要影响因子，充分考虑供需关系、负荷特征等多个因素，实现电力数据交易的初步资产定价，并提高价格预测准确性。在此基础上，通过在模型中引入时间敏感性折扣机制，反映出时间对定价策略的影响。最后利用q学习等深度强化学习算法感知多影响因素变化对于交易定价模型的影响，并制定动态定价优化策略。促进电力数据要素自主有序流动从而贡献电力系统，降低电力系统智能化使用的数据成本，推动大数据和人工智能在电力领域的发展和应用。
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1.一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
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9.一种多因素均衡的电力数据交易交互系统，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种多因素均衡的电力数据交易交互方法，其特征在于：
【专利技术属性】
技术研发人员：辛锐，王玉贞，王少影，盛佳辰，李士林，刘明硕，孙思思，杨力平，姜丹，赵梦瑶，胡立章，李刚，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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