电力市场交易对象推荐方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种电力市场交易对象推荐方法、装置，该推荐方法包括：根据用户行为数据构建购电用户模型，获取用户行为数据中每个属性元素的权重，并采用向量空间模型表示购电用户模型；获取待推荐用户的信息，根据信息将待推荐用户与购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率，并根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合；生成以供待推荐用户选择的最终推荐列表，最终推荐列表包括用户集合、推荐发电厂名单以及购买频率。本发明专利技术能够为不同购电用户推荐适合购电用户的机组和用户集合，便于用户快速选择适合的交易对象、避免浪费财力，且无需耗费时间筛选、效率高、降低了人力成本。

Recommended methods and devices for trading partners in electricity market

【技术实现步骤摘要】
电力市场交易对象推荐方法、装置
本专利技术涉及电网
，尤其涉及一种电力市场交易对象推荐方法、装置。
技术介绍
随着我国社会经济快速发展，人们对用电量的需求变得越来越多，进而最大化地推动了电力市场的发展。在新形势下，经济体制改革在不断地深化，这也使得电力体制改革加快了步伐，最终导致了电力市场的竞争也日益激烈。为了开放电力市场，现有电力销售机制推出了直购电这种电厂与购电用户直接交易的电力交易方式。但是电力市场中，作为交易对象的电厂数量繁多，购电方的电压等级、所在行业不同，因此，不同的购电用户往往适合的交易对象也不同。在面对数量众多的电厂时难以根据自身情况选择合适的交易对象，容易选择错误，浪费购电用户财力，在进行电力交易时往往需要经过大量时间筛选，效率低、人力成本高。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提出一种电力市场交易对象推荐方法、装置，能够根据用户行为数据进行相似度计算为不同购电用户推荐适合购电用户的机组和与购电用户相似的用户集合，便于用户快速选择适合的交易对象、避免浪费财力，且无需耗费时间筛选、效率高、降低了人力成本。为解决上述问题，本专利技术采用的一个技术方案为：一种电力市场交易对象推荐方法，所述电力市场交易对象推荐方法包括；S101：根据用户行为数据构建购电用户模型，获取所述用户行为数据中每个属性元素的权重，并采用向量空间模型表示所述购电用户模型；S102：获取待推荐用户的信息，根据所述信息将待推荐用户与所述购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率，并根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合；S103：生成以供所述待推荐用户选择的最终推荐列表，所述最终推荐列表包括用户集合、推荐发电厂名单以及购买频率。进一步地，所述用户行为数据包括：电力用户基本属性、售电方基本属性、当前合同属性以及电力消费属性。进一步地，所述用户行为数据包括电量数据，采用基于模糊综合评价的方式进行偏差电量计算获取电量数据。进一步地，所述采用基于向量空间模型表示所述购电用户模型的步骤具体包括：将每一个所述属性元素以及其权重以向量表示，通过一个n维向量空间表示所述购电用户模型。进一步地，所述根据所述信息将待推荐用户与所述购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率的步骤具体包括：将所述待推荐用户与所述剩余用户进行相似度计算获取相似度排序位于预设范围内的用户；获取所述用户对应的机组集合，并从所述机组集合中筛除可交易电量小于第一预设值的机组；将所述机组集合中的机组按照购买电量占比进行排序，根据所述排序生成推荐机组名单以及购买频率。进一步地，所述电力数据包括月度双边合同电量、月度双边合同电价、月度双边总电费、月度总电量、年度双边总电量、年度双边总电费。进一步地，所述根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合的步骤之前还包括：获取所述待推荐用户的电压等级，从所述购电用户模型中筛选出与所述电压等级相同的用户集合；从所述用户集合中筛选与所述待推荐用户的行业分级相同的用户。进一步地，所述根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合的步骤具体包括：根据所述电力数据将所述待推荐用户与每一级分类和所述待推荐用户相同的用户进行相似度计算，并进行相似度排序以生成用户集合。进一步地，所述生成以供所述待推荐用户选择的最终推荐列表的步骤具体包括：根据所述用户集合中用户的位置信息获取所述用户的权重，对所述用户集合进行加权生成所述最终推荐列表。基于相同的专利技术构思，本专利技术还提出一种电力市场交易对象推荐装置，所述电力市场交易对象推荐装置包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器耦合连接；所述存储器存储有程序数据，所述处理器根据所述程序数据执行如上所述的电力市场交易对象推荐方法。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：能够根据用户行为数据进行相似度计算为不同购电用户推荐适合购电用户的机组和与购电用户相似的用户集合，便于用户快速选择适合的交易对象、避免浪费财力，且无需耗费时间筛选、效率高、降低了人力成本。附图说明图1为本专利技术电力市场交易对象推荐方法一实施例的流程图；图2本专利技术电力市场交易对象推荐方法中获取机组推荐名单以及购买频率一实施例的流程图；图3为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中获取用户集合一实施例的流程图；图4为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中位置模型一实施例的结构图；图5为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中生成最终推荐列表一实施例的流程图；图6为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中行业分级一实施例的结构图；图7为本专利技术电力市场交易对象推荐装置一实施例的结构图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。请参阅图1-6，其中，图1为本专利技术电力市场交易对象推荐方法一实施例的流程图；图2本专利技术电力市场交易对象推荐方法中获取机组推荐名单以及购买频率一实施例的流程图；图3为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中获取用户集合一实施例的流程图；图4为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中位置模型一实施例的结构图；图5为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中生成最终推荐列表一实施例的流程图；图6为本专利技术电力市场交易对象推荐方法中行业分级一实施例的结构图。结合附图1-6对本专利技术电力市场交易对象推荐方法作详细说明。在本实施例中，电力市场交易对象推荐方法包括：S101：根据用户行为数据构建购电用户模型，获取用户行为数据中每个属性元素的权重，并采用基于向量空间模型的表示方法表示购电用户模型。在本实施例中，用户行为数据包括：电力用户基本属性、售电方基本属性、当前合同属性以及电力消费属性。在本实施例中，执行电力市场交易对象推荐方法的设备可以为云平台、服务器、计算机以及其他电力销售平台或终端。其中，电力用户基本属性包括用户编号、用户名称、行业、地域、电压等级、自备电厂等表示电力用户的身份标识属性的属性元素信息；售电方基本属性包括机组编号、机组所属售电方名称、可交易电量、机组容量、计划电量、厂用电率、双边电量、长协电量等表示售电方身份标识属性的属性元素；合同属性包括：合同编号、合同标识、用户编号、用电方名称、机组编号、机组名称、合同开始日期、合同结束日期、合同周期、合同电量、合同价格等与电力用户当前合同的具体信息相关的属性元素；电力消费属性包括用户编号、交易月份、月度合同电量、月度总电费、月度总电量、自备电厂发电量等与实际消费的电力数额信息相关的属性元素。在本实施例中，通过月度双边合同电量、月度双边合同电价、月度双边总电费、年度双边总电量(折合到月度)、年度双边总电费(折合到月度)、月度集中竞价电量、月度集中竞价总电量、月度总电量等属性元素以及这些属性元素的权重计算相似度，由此来细化用户的购买行为，以形成充本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述电力市场交易对象推荐方法包括；/nS101：根据用户行为数据构建购电用户模型，获取所述用户行为数据中每个属性元素的权重，并采用向量空间模型表示所述购电用户模型；/nS102：获取待推荐用户的信息，根据所述信息将待推荐用户与所述购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率，并根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合；/nS103：生成以供所述待推荐用户选择的最终推荐列表，所述最终推荐列表包括用户集合、推荐发电厂名单以及购买频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述电力市场交易对象推荐方法包括；
S101：根据用户行为数据构建购电用户模型，获取所述用户行为数据中每个属性元素的权重，并采用向量空间模型表示所述购电用户模型；
S102：获取待推荐用户的信息，根据所述信息将待推荐用户与所述购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率，并根据电力数据进行相似度计算获取待推荐用户的用户集合；
S103：生成以供所述待推荐用户选择的最终推荐列表，所述最终推荐列表包括用户集合、推荐发电厂名单以及购买频率。


2.如权利要求1所述的电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据包括：电力用户基本属性、售电方基本属性、当前合同属性以及电力消费属性。


3.如权利要求1所述的电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据包括电量数据，采用基于模糊综合评价的方式进行偏差电量计算获取电量数据。


4.如权利要求1所述的电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述采用基于向量空间模型表示所述购电用户模型的步骤具体包括：
将每一个所述属性元素以及其权重以向量表示，通过一个n维向量空间表示所述购电用户模型。


5.如权利要求1所述电力市场交易对象推荐方法，其特征在于，所述根据所述信息将待推荐用户与所述购电用户模型中的剩余用户进行相似度计算以获取推荐机组名单以及购买频率的步骤具体包括：
将所述待推荐用户与所述剩余用户进行相似度计算获取相似度排序位于预设范围内的用户；
获取所述用户对应的机组集合，并从所述机组集合中...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗钢，赵越，赵晨，龚超，张轩，林少华，张兰，张乔榆，白杨，陈中飞，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：广东;44