[发明专利]监测电力现货市场中持留行为的方法、装置及电子设备

说明书

本申请提出一种监测电力现货市场中持留行为的方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取目标发电商的监测数据；监测数据包括监测时间和与监测时间对应的报价数据；将监测数据分别输入至预设的第一指数预测模型、第二指数预测模型和第三指数预测模型，获得第一指数预测模型输出的勒纳指数预测值、第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测值和第三指数预测模型输出的行为影响测试预测值；将勒纳指数预测值、剩余供应率指数预测值和行为影响测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合，以监测目标发电商在监测时间下是否存在持留行为。本方案可以准确地识别到目标发电商的持留行为，以避免由于发电商的持留行为对市场造成危害。

技术领域

本申请涉及电力市场技术领域，尤其涉及一种监测电力现货市场中持留行为的方法、装置及电子设备。

背景技术

电力市场力操纵是指发电商利用自身的市场力不正当地进行市场竞争，不仅严重地损害电力市场的竞争效率，也影响其他市场成员的利益。其中，电力市场力操纵中主要包括持留行为，且持留行为包括物理持留和经济持留，大多数发电商的持留行为均属于经济持留。

为了保证电力市场的公平竞争和稳步发展，如何准确地监测发电商的持留行为是电力市场中亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种监测电力现货市场中持留行为的方法、装置及电子设备。

根据本申请的第一方面，提供了一种监测电力现货市场中持留行为的方法，包括：

获取目标发电商的监测数据；所述监测数据包括监测时间和与所述监测时间对应的报价数据；

将所述监测数据分别输入至预设的第一指数预测模型、第二指数预测模型和第三指数预测模型，获得所述第一指数预测模型输出的勒纳指数预测值、所述第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测值和所述第三指数预测模型输出的行为影响测试预测值；

将所述勒纳指数预测值、所述剩余供应率指数预测值和所述行为影响测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合，以监测所述目标发电商在所述监测时间下是否存在持留行为。

在本申请的一些实施例中，所述将所述勒纳指数预测值、所述剩余供应率指数预测值和所述行为影响测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合，以监测所述目标发电商在所述监测时间下是否存在持留行为，包括：

通过所述投票融合模型，将所述勒纳指数预测值、所述剩余供应率指数预测值和所述行为影响测试预测值进行连接处理；

通过所述投票融合模型，基于所述连接处理后的数据进行投票分类，以监测所述目标发电商在所述监测时间下是否存在持留行为。

在本申请的一些实施例中，将所述待检测数据分别输入至预设的第一指数预测模型、第二指数预测模型和第三指数预测模型，获得所述第一指数预测模型输出的勒纳指数预测值、所述第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测值和所述第三指数预测模型输出的行为影响测试预测值，包括：

根据所述报价数据，获取与所述监测时间对应的市场出清价格、市场总负荷需求和所述目标发电商在所述监测时间对应的时间范围内的实际报价；

将所述监测时间和/或所述市场出清价格输入至所述第一指数预测模型，获得所述目标发电商的勒纳指数预测值；

将所述监测时间和/或所述市场总负荷需求输入至所述第二指数预测模型，获得所述目标发电商的剩余供应率指数预测值；

将所述监测时间和/或所述目标发电商的实际报价输入至所述第三指数预测模型，获得所述目标发电商的行为影响测试预测值。

其中，所述第一指数预测模型、所述第二指数预测模型和所述第三指数预测模型均包括输入层、卷积神经网络CNN层、长短期记忆人工神经网络LSTM层、注意力层和输出层。