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公开(公告)号：CN118941311A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410821219.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 山西电力交易中心有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/2131 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和深度置信网络的电力现货价格预测方法，涉及电价预测领域，本发明通过识别电价主要因素，采集风力发电量、总发电量和总用电量的历史数据，并进行归一化处理。然后，利用小波变换将历史数据分解为多个频率，采用Mallat算法将电价数据分解为近似值和细小值。基于深度置信网络为参数提供初始值，通过受限玻尔兹曼机进行无监督学习预训练。探索最优网络结构后，在有监督情况下微调参数，直至损失函数最小。采用BP算法微调，提高预测准确性和效率。结合小波变换和深度置信网络优势，提升电力现货价格预测效果。
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公开(公告)号：CN118628149A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410821106.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 山西电力交易中心有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于多源决策级数据融合的实时电价预测方法及系统，属于短期电价预测技术领域，包括：采集目标区域的不同目标范围的用电数据作为原始数据，将数据量最小作为基准进行数据量统一，生成不同目标范围的具有相同数据量的数据集；基于深度学习库TensorFlow2.5的Keras框架，构建LSTM模型，通过数据集进行模型训练，构建预测模型；基于待测目标区域的不同待预测目标范围的预测数据，提取待预测目标范围的平均电力负荷作为影响力权重进行数据加权融合后，通过预测模型进行实时电价的预测。本发明实现了对于短期电价的精准预测，在保证了准确率较高的同时，也保证了电价剧烈波动时的误差在合理范围内。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118970909A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411033145.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 山西电力交易中心有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于影响因素的用电预测方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集与用电相关的原始数据，并基于所述原始数据计算不同用电时段下的影响因素向量；采用K‑Means聚类算法对所述影响因素向量进行聚类，以获得最优聚类结果；基于所述最优聚类结果构造数据集，并将所述数据集输入至预先构造的用电预测的神经网络模型中，以获得未来时段的最优用电方案。本发明预测结果精确，能够有效捕捉异常用电场景，发现潜在用电风险，为完善用电规则提供参考。
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公开(公告)号：CN115482064A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211156945.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 山西电力交易中心有限公司
Inventor： 李宏杰 , 杨仁泽 , 焦路峰 , 孙宁 , 常伟 , 薛文瑞 , 李晓嘉 , 郝建军 , 景洪 , 谢毅 , 安邦 , 王小昂 , 曹媛媛 , 梁晨 , 史超 , 韩一涛 , 郝军 , 韩照晶 , 李鑫 , 刘杰 , 董武军 , 谭昊 , 雷晓强 , 宿亚
Abstract: 本发明公开了一种支持中长期连续开市的分时段交易系统，其包括：报价模块一、报价模块二、集中竞价交易模块、滚动撮合交易模块、交易发布模块、约束更新模块、数据校验模块和Redis缓存模块；获取各市场主体申报的各时段报价数据，进行数据校验，对于满足校验的报价数据，分别进行及集中竞价交易和滚动撮合交易，在集中竞价和滚动撮合交易过程中，根据申报和成交情况对市场主体各时段的持有量、可购入或售出电量实时更新，并作为下一次申报的约束。本发明能够在批发市场实现与现货交易一体融合，凸显电力在不同时间的价值，打通价格信号在批发和零售市场的传导障碍，实现引导用户按照市场价格分时用电的目标。
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公开(公告)号：CN119231503A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411317626.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 山西电力交易中心有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于集成式Transformer的中长期电力负荷预测方法，属于电力市场技术领域。针对现有方法难以捕获时间序列数据中的复杂时空依赖性、难以适应由市场波动等因素引起的非线性模式且无法有效整合经济、人口和气候等外部因素的问题，通过图卷积神经网络嵌入层，有效挖掘时空依赖性，适应性强；通过长短期记忆网络嵌入层，能选择性存储历史信息，解决长期依赖问题，适应时间序列的动态变化；通过时间序列多头注意力层，有效整合外部信息，提升了模型对外部信息的综合处理能力。本发明设计了时空嵌入层、长短期嵌入层和多头注意力层，从时间序列的时空依赖性、非线性模式和外部信息整合三个维度进行模型构建，提高了预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119313181A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411326572.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 山西电力交易中心有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于麻雀搜索算法的电力市场运营成效评价方法，属于电力市场技术领域。针对传统指标体系融合技术主观性强、计算复杂、关系简化且当前市场无法定量分析的问题，通过市场结构、经济性、安全性、社会福利性和环节友好性五个一级指标，设计总评价层、评价层和具体描述层三个层次，从时间、地区和行业三个维度对指标进行融合，完成指标体系构建，简单有效。通过麻雀搜索算法，有效处理不同类型、不同地区的各类电力市场运营数据；同时通过三个层次、三个维度设计指标体系，以指标体系为依据，以一级指标为适应度函数，优化指标权重，避免当前市场无法定量分析的缺陷，能够为电力市场等方面的决策制定提供人工智能的方法论和工具箱。
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公开(公告)号：CN119205177A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411317624.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 山西电力交易中心有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的日前电力价格预测方法，属于电力市场技术领域。针对现有单一数据源方法的局限性和改进现有方法难以捕获时序数据中的复杂时空依赖性，难以适应电价数据中的非线性变化的问题，通过多源数据融合、卷积神经网络、长短期记忆网络和改进的Transformer多注意力机制四个关键技术，设计了多源数据融合层、特征提取和时空融合层、长期依赖融合层和多头注意力层，从整合多种数据、时间序列的时空依赖性、非线性模式和外部信息整合四个维度进行模型构建，提高了预测的准确性和鲁棒性。
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