[发明专利]一种基于神经网络的电力现货市场辅助交易方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的电力现货市场辅助交易方法，方法包括以下步骤：①利用历史申报和出清数据训练神经网络模型，模拟单个时段的申报量价与出清量价之间的关系；②计算申报当日各合作发电厂在每个时段的可申报电量；③针对单个时段生成多个包含所有合作发电厂的整体申报方案；④将单个时段的不同的申报方案依次输入神经网络模型，利用神经网络模型预测每个申报方案对应的出清价与出清量，计算每个申报方案的预测收益；并计算风险系数；⑤结合预测收益与风险系数，最终选择出每个时段最优的申报方案；⑥将每个时段最优的申报方案中各合作发电厂应选择的报量——报价对的信息发送给各发电厂，指导各发电厂完成电力现货市场申报过程。

主权项

1.一种基于神经网络的电力现货市场辅助交易方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，对电力现货市场历史申报数据和历史出清数据进行预处理，整理生成标准格式的数据文件；利用标准格式的历史申报和出清数据训练神经网络模型，模拟单个时段的申报量价与出清量价之间的关系；步骤二，在电力现货市场申报当日，将各家合作发电厂在当日每个时段的预测出力减去每个时段的基础计划电量得到各家合作发电厂在每个时段的可申报电量；步骤三，在单个时段内，基于各合作发电厂的可申报电量，列举各合作发电厂可选择的报量——报价对，并将其组合成多个包含所有合作发电厂的整体申报方案；每个申报方案中包括多组报量—报价对；步骤四，将单个时段的每个申报方案依次输入神经网络模型，利用神经网络模型模拟出清，预测每个申报方案对应的出清价与出清量；扣除发电成本后，计算每个申报方案的预测收益；对单个时段的不同的申报方案进行风险评估，计算每个申报方案的风险系数；步骤五，结合预测收益与风险评估结果，通过预设的评估方法筛选出单个时段最优的申报方案；步骤六，将得到的每个时段最优的申报方案中各家合作发电厂应选择的报量——报价对的信息发送给各家发电厂，指导各家发电厂完成电力现货市场申报过程。