【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力系统，特别是涉及一种市场力判别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、在电力市场中，滥用市场力风险可存在于多个交易环节中，例如发电厂商或者集团通过某些手段将电力商品的销售量限制在完全竞争水平之下，将商品价格维持在边际成本价格以上，来谋取巨额利润，给电力市场带来巨大风险。因此，及时识别并防范发电机组滥用市场力的行为，对发电商监管至关重要。
2、现有发电机组市场力判别方法主要包括犹豫模糊层次分析法、深度学习算法、adaboost-dt分类算法及改进的支持向量机等。
3、但是，由于电力交易数据的私密性，用于训练的电力交易数据样本往往没有标签，因此需要在无监督的前提下进行学习和判别，而上述的发电机组市场力判别方法在进行无监督学习时，准确性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高发电机组市场力判别准确性的市场力判别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种市场力判别方法。该方法包括：
3、获取发电机组的待判别市场数据；
4、将该待判别市场数据输入至孤立森林模型，以根据该待判别市场数据和该孤立森林模型的深度，确定该待判别市场数据的异常分值；该孤立森林模型基于市场数据样本和判别指标确定；该判别指标包括该发电机组的持留容量、报价一致性和报量一致性；
5、根据该异常分值和预设阈值，确定该待判别市场数据的市场力判别结果。
6、在其
7、获取该发电机组的市场数据样本，并根据该市场数据样本确定该孤立森林模型的判别指标；
8、针对各该判别指标，根据该判别指标确定切割面；该切割面用于划分输入至该孤立森林模型的数据；
9、依次根据各切割面对该市场数据样本进行划分以得到孤立树；
10、根据多个该孤立树确定该孤立森林模型。
11、在其中一个实施例中，该根据该市场数据样本确定该孤立森林模型的判别指标，包括：
12、获取该市场数据样本的市场力的初始特征指标；
13、对各该初始特征指标进行线性变换，得到该初始特征指标对应的低维向量；
14、基于激活函数确定各该低维向量的注意力权重；
15、针对各该初始特征指标，根据该初始特征指标对应的低维向量和该低维向量的注意力权重，确定该初始特征指标对应的判别指标，将各该初始特征指标对应的判别指标作为该孤立森林模型的判别指标。
16、在其中一个实施例中，该依次根据各切割面对该市场数据样本进行划分，包括：
17、针对各该切割面对应的切割点，将该判别指标对应的切割维度上小于该切割点的市场数据样本划分至左分支，将该判别指标对应的切割维度上大于该切割点的市场数据样本划分至右分支。
18、在其中一个实施例中，该根据该待判别市场数据和该孤立森林模型的深度，确定该待判别市场数据的异常分值，包括：
19、确定该待判别市场数据在该孤立森林模型中各孤立树的平均深度、该待判别市场数据所在的叶子节点的第一样本数量和该叶子节点的父节点的第二样本数量；
20、根据该平均深度、该第一样本数量、该第二样本数量，确定该待判别市场数据的异常分值。
21、在其中一个实施例中，该根据该异常分值和预设阈值，确定该待判别市场数据的市场力判别结果，包括：
22、若该异常分值超过该预设阈值，则确定该待判别市场数据的市场力判别结果为市场力应用异常；
23、若该异常分值不超过该预设阈值，则确定该待判别市场数据的市场力判别结果为市场力应用正常。
24、第二方面，本申请还提供了一种市场力判别装置。该装置包括：
25、第一获取模块，用于获取发电机组的待判别市场数据；
26、第一确定模块，用于将该待判别市场数据输入至孤立森林模型，以根据该待判别市场数据和该孤立森林模型的深度，确定该待判别市场数据的异常分值；该孤立森林模型基于市场数据样本和判别指标确定；该判别指标包括该发电机组的持留容量、报价一致性和报量一致性；
27、第二确定模块，用于根据该异常分值和预设阈值，确定该待判别市场数据的市场力判别结果。
28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
29、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。
30、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。
31、上述市场力判别方法、装置、设备、存储介质和程序产品，获取发电机组的待判别市场数据，将待判别市场数据输入至孤立森林模型，以根据待判别市场数据和孤立森林模型的深度，确定待判别市场数据的异常分值，根据异常分值和预设阈值，确定待判别市场数据的市场力判别结果。其中，孤立森林模型基于市场数据样本和判别指标确定，判别指标包括发电机组的持留容量、报价一致性和报量一致性。由于本申请实施例中，在判别市场力时引入了孤立森林模型，提高了在无监督学习时的准确性，进而提高了市场力判别的准确性和效率。
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1.一种市场力判别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述市场数据样本确定所述孤立森林模型的判别指标，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次根据各切割面对所述市场数据样本进行划分，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待判别市场数据和所述孤立森林模型的深度，确定所述待判别市场数据的异常分值，包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常分值和预设阈值，确定所述待判别市场数据的市场力判别结果，包括：
7.一种市场力判别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种市场力判别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述市场数据样本确定所述孤立森林模型的判别指标，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次根据各切割面对所述市场数据样本进行划分，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待判别市场数据和所述孤立森林模型的深度，确定所述待判别市场数据的异常分值，包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘起兴，梁彦杰，李智勇，宋吉峰，朱思霖，刘双全，王俊，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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