一种电力市场交易主体信用评价方法

    公开(公告)号:CN110889750B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN201911241663.1

    申请日:2019-12-06

    IPC分类号: G06Q30/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种电力市场交易主体信用评价方法,包括,采集电力市场交易主体在电力市场中的履约意愿、履约能力和履约表现等方面的历史数据,调用信用评价算法模块,计算电力市场交易主体的信用评价得分,计算电力市场的整体信用得分合理值的范围。根据整体信用得分合理值的范围,对电力市场交易主体进行奖惩,信用评价得分低于合理值范围下限的电力市场交易主体,减小其交易配额,信用评价得分高于合理值范围上限的电力市场交易主体,增加其交易配额。本发明通过计算整体信用得分合理值范围的上限和下限,排除不可抗力因素对市场交易主体全体信用行为的影响,体现信用评价的公平公正。

    一种电力市场交易主体信用评价方法

    公开(公告)号:CN110889750A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911241663.1

    申请日:2019-12-06

    IPC分类号: G06Q30/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种电力市场交易主体信用评价方法,包括,采集电力市场交易主体在电力市场中的履约意愿、履约能力和履约表现等方面的历史数据,调用信用评价算法模块,计算电力市场交易主体的信用评价得分,计算电力市场的整体信用得分合理值的范围。根据整体信用得分合理值的范围,对电力市场交易主体进行奖惩,信用评价得分低于合理值范围下限的电力市场交易主体,减小其交易配额,信用评价得分高于合理值范围上限的电力市场交易主体,增加其交易配额。本发明通过计算整体信用得分合理值范围的上限和下限,排除不可抗力因素对市场交易主体全体信用行为的影响,体现信用评价的公平公正。

    一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法

    公开(公告)号:CN109948920A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910179617.7

    申请日:2019-03-11

    摘要: 本发明提出了一种基于证据理论的电力市场结算数据风险处理方法。对电力市场结算数据进行分类得到分类后电力市场结算数据,进行异常数据处理得到训练样本;采用Min-Max标准化方法分别对训练样本和待检测样本进行数据预处理,得到标准化后的训练样本和待检测样本;利用标准化后的训练样本分别对BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络进行训练,将标准化后的待检测样本分别输入到训练后三种神经网络中,分别得到三种神经网络的基本可信度;计算证据对各命题的不可信度,按照D-S证据理论方法进行多证据融合;利用多证据融合后的基本可信度判断数据是否异常,并对异常数据进行重构。本发明有效的提高数据风险识别的准确性,保障市场化交易的稳定有序进行。