-
公开(公告)号：CN115049102A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210498836.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电价预测方法、装置、移动终端及存储介质，所述方法包括：根据不同用户种类获取与所述用户种类相对应的预设时段内的历史电价信息；根据用户种类选定相应的电价预测模型；将历史电价信息输入至电价预测模型中，以使电价预测模型根据历史电价信息进行未来时段的电价预测。采用本发明实施例能提高电价预测的准确性，从而进一步提高了系统运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN114493148A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111643939.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力交易机构电力交易安全风险管理系统及方法，系统包括数据获取模块、模型建立模块、风险模拟模块和方案制定模块。数据获取模块用于获取企业数据和协议数据；模型建立模块用于根据企业数据建立企业模型，并基于协议数据和企业模型建立交易模型；风险模拟模块用于运行交易模型，并在交易模型的运行过程中发掘交易风险；方案制定模块用于针对交易风险制定相应的风险处置方案。采用本发明提供的系统和方法，无论发电企业是否和用电企业签署协议，都能够根据企业数据以及协议数据建立相应的交易模型，并通过交易模型提前察觉交易风险，使电力交易机构在风险发生前有预知能力，提高了电力交易机构的交易安全性。
-
公开(公告)号：CN114399345A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210297952.9
申请日：2022-03-25
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种金融输电权价格预测方法和装置，涉及电力金融衍生品价格预测技术领域。方法包括：首先，获得目标节点对历史电价数据，以及目标节点对的预估市场电力负荷数据；然后，将构建预测输入特征输入电价预测模型，输出得到预测电价，对联合概率分布进行采样，获得误差样本，将预测电价与误差样本叠加，确定目标节点对的电价场景；最后，根据电价场景，预测目标节点对在金融输电权持有期内的金融输电权价格。本发明充分利用了市场负荷信息，具有较高的预测精度，并且适用于不同的应用需求，还能指导市场主体在金融输电权市场中的交易行为，有利于提高电力市场参与者的经济效益，具有良好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN113869663A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111042377.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种电力零售市场全周期风险监测方法及装置，方法包括：根据改进的因素分析法，基于可拓云模型求得的零售市场风险特征值进行电力零售市场的事前风险评估，确定风险评估等级；基于电力零售市场特性，根据电力零售市场主体参与市场化交易所面临的风险进行分类，建立电力零售市场风险监测指标体系；计算各指标值，并进行无量纲化处理；基于熵权法确定指标权重；基于可拓云模型，对电力零售市场进行事后风险评价，并确定风险评价等级，将事后评价的结果导入到下一阶段事前风险评估模型中，实现电力零售市场全周期的风险监测。通过实施本发明，解决了电力零售市场的风险监测问题，能够准确地监测到电力零售市场存在的风险情况。
-
公开(公告)号：CN113450030B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111008609.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置。该方法包括步骤：S1、从所有机组中选择一机组作为被测试机组，基于电网安全运行约束，以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化，得到被测试机组的最小日分解电量；S2、根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数，得到被测试机组的绝对出力指标，并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标，得到被测试机组的电量分配倾斜指标；S3、重复步骤S1~S2直至所有机组均已被测试，根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测，得到机组市场力监测结果。本发明能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077165A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110404468.7
申请日：2021-04-15
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Inventor： 罗锦庆 , 田琳 , 孙谦 , 黄远明 , 杨骏伟 , 黄志生 , 卢恩 , 曾智健 , 黄海元 , 王一 , 王宁 , 周睿 , 谷昊霖 , 胡秀珍 , 覃捷 , 谢宇霆 , 盛剑胜 , 舒康安 , 段秦刚 , 吴敬慧
Abstract: 本发明涉及一种发电机组市场力滥用判别方法，包括步骤：1)采集电力市场的市场整体信息、机组基本信息、机组市场交易信息和历史信用信息；2)建立滥用市场力判别指标集合，基于随机森林算法对集合中的各指标进行特征筛选，确定滥用市场力判别模型采用的指标；3)基于孤立森林算法建立针对发电机组滥用市场力风险的判别模型，判别发电机组滥用市场力，获取滥用市场力潜在风险机组集合；4)利用专家系统获取市场力风险逻辑推演模型，对滥用市场力潜在风险机组进行跟踪；5)将判定为滥用市场力的机组生成异常标签样本输入数据系统。与现有技术相比，本发明具有提高判别准确性、简化处理难度等优点。
-
公开(公告)号：CN110137951B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910405480.2
申请日：2019-05-16
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于节点电价的市场分区方法及装置，该方法包括：S1，获取目标区域在预设周期中的电价数据生成数据集；S2，获取聚类中心矩阵和随机矩阵，对随机矩阵进行初始化和归一化处理生成隶属度矩阵，设定迭代次数为1；S3，判断当前迭代次数是否小于预设阈值，不是则S5，若是则更新聚类中心矩阵，根据更新后的聚类中心矩阵和数据集更新隶属度矩阵，执行S4；S4，判断更新后的隶属度矩阵是否满足收敛条件，不满足则迭代次数加1，执行S3，满足则S5；S5，输出更新的聚类中心矩阵和更新的隶属度矩阵，根据更新的隶属度矩阵对每个节点进行分类，并对目标区域进行分区生成分区结果。该方法可以合理的对多个地区进行分区。
-
公开(公告)号：CN110968638A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911103765.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种电力系统的回溯分析方法及装置，所述方法包括：获取电力系统记录的中长期集中竞争电力交易的第一数据集；其中，第一数据集包括中长期集中竞争交易的申报数据和出清结果数据；根据第一数据集，获取中长期集中竞争电力交易过程中的保函电量信息；根据保函电量信息，将中长期集中竞争电力交易中市场主体受保函电量信息限制的最大交易量，与市场主体的实际交易量进行校验，获取最大交易量与实际交易量的校验误差；根据预设的合理性判断标准，对第一数据集进行合理性校验，获取校验信息；根据校验误差和校验信息，确定电力系统运行的合理性。
-
公开(公告)号：CN110232583A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910095733.0
申请日：2019-01-31
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑碳排放权的电力市场边际价格规划方法和系统，该方法包括：通过终端获得发电企业可供分配的碳排放总量，并根据碳排放总量来获得发电企业机组所分配到的碳排放权；建立含电网公司和发电企业双主体的多目标优化模型，采用NNC法求取含电网公司和发电企业双主体的多目标优化模型的Pareto最优解；建立以电网公司运营成本最小为目标的出清模型，并以多目标优化模型计算得到的结果作为参数，来确定出清模型中的各发电企业机组和各抽水蓄能机组启停状态，求得考虑碳排权影响的电力日前电力市场市场边际价格。本发明可以较为真实地反映碳排放权对日前电力市场边际价格的影响。
-
公开(公告)号：CN110111135A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910287392.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了发电侧成员动态报价决策方法、装置及设备，方法包括S1、生成各发电成员的强化学习初始策略空间，并对每一报价策略的选择概率进行初始化；S2、选定选择概率最大的报价策略；S3、利用出清模型得到市场出清结果；S4、基于对角化优化机制生成局部最优策略空间；S5、通过强化学习方法计算每一报价策略的评价函数值并修正报价策略的选择概率；S6、当不满足强化学习终止条件时重新执行步骤S2；S7、当判定评价函数值满足强化学习终止条件时，输出最优报价策略。本发明解决出现具有纳什均衡的市场中出清结果偏离纳什均衡点的问题，同时引入对市场发电成员的分析，以更加贴近市场发电成员的真实地决策过程。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
75
records
(took 0.085 seconds)
