[发明专利]一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法

权利要求书

1.一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：包括如下步骤：

选取历史某段时间内发电商特征数据和标签数据，将特征数据作为训练样本的输入值，将标签数据作为训练样本的输出值，将训练样本输入至随机森林回归算法工具包中，算法参数使用工具包中默认参数，经训练拟合，输出得到基于随机森林回归的发电商市场力监测模型；

对目标发电商进行监测时，在目标发电商给出报价前后，计算目标发电商的特征数据作为预测样本输入值，将预测样本输入值输入基于随机森林回归的发电商市场力监测模型，输出得到目标发电商预测标签数据，根据预测标签数据判断发电商是否行使了市场力：若预测标签数据大于设定的阈值，则判断发电商行使了市场力；若预测标签数据小于或等于设定的阈值，则判断发电商没有行使市场力；

所述特征数据包括：发电商给出报价之前，市场结构类指标和发电商地位类指标；发电商在给出报价之后，发电商报价行为类指标；

所述市场结构类指标包含但不限于动态统计熵指数、动态HHI指数、市场供需比指数；所述发电商地位类指标包含但不限于关键供应商指数、必须运行率指数、剩余供给率指数、市场份额指数；所述发电商报价行为类指标包含但不限于动态市场份额、物理持留指数、经济持留指数、报价相对比指数、报价波动率指数；

所述标签数据为影响测试结果，所述影响测试结果为发电商成交价与位置节点参考电价的比值。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：还包括：

在市场出清结算之后，对目标发电商进行影响测试结果计算，得到实际标签数据，将实际标签数据和目标发电商的特征数据加入更新后的训练样本。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：还包括：

利用更新后的训练样本对现有的随机森林回归的发电商市场力监测模型进行重新训练拟合。

4.根据权利要求3所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：

(1)动态统计熵指数：

(2)动态HHI指数

式中：k为市场中发电商数量，p_i为第i个发电商所占的市场份额；

(3)市场供需比指数

(4)关键供应商指数

关键供应商指数是一个0-1变量，如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和可以满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商不属于关键供应商，其PSI为0；如果除某一发电商以外的其他所有发电商的可用容量之和无法满足该区域内的负荷总需求，那么该发电商属于关键供应商，其PSI为1；

(5)必须运行率指数

式中：Q_L是市场需竞价的总负荷需求量，Q_C是市场总可申报发电容量，∑_j≠iq_j是市场总可申报发电容量减去发电商i的可申报发电容量；

(6)剩余供给率指数

(7)市场份额指数

式中:q_i是发电商i可申报发电容量；

(8)动态市场份额

式中:是发电商i实际申报发电容量；

(9)物理持留指数

(10)经济持留指数

式中：n为发电商报价总段数，P_i,j是发电商i报价的第j段价格，P_cap是电力市场中的报价上限，Q_i,j是发电商i申报量的第j段容量，t是幂指数；

(11)报价相对比指数

式中：P_i是发电商i的报价，P_ave是市场中所有发电商的平均报价；

(12)报价波动率指数

式中：P_bh是发电商交易日高峰时段的报价，P_bl是发电商交易日低谷时段的报价。

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林回归的电力市场发电商市场力监测方法，其特征在于：所述t优选为3。