一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电力交易交互技术领域，尤其涉及一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力交易交互
，尤其涉及一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统
。

技术介绍

[0002]电力交易是一个关键的能源市场，为了更高效地进行电力交易，需要有效的数据交互模型
。
传统的电力市场通常是集中式的，由中央机构管理，交易和数据交互通常需要多方的参与和监管，导致效率低下和高交易成本；传统的电力市场没有考虑市场用户的用电习惯，并且未能根据实际的电力传输场景做出适宜的电力管控，使得用户满意度下降和高故障率
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤
S1
：获取电力交易需求数据；根据电力交易需求数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链；步骤
S2
：获取电力交易业务数据；对电力交易业务数据进行导电减损分析，从而生成电力交易基础数据；步骤
S3
：根据电力交易区块链以及电力交易基础数据进行电力交易智能合约构建，从而生成交易智能合约数据；步骤
S4
：利用交易智能合约数据对电力交易业务数据进行碳排放奖罚，从而生成碳排放奖罚数据；步骤
S5
：对碳排放奖罚数据进行自动逻辑执行，从而生成电力交易执行数据
。
[0005]本申请的有益效果在于，通过收集电力交易需求数据有助于了解市场参与者的需求和偏好，从而更好地匹配买卖双方，可以帮助市场参与者预测未来的电力需求和供应，支持更准确的交易决策，基于这些数据构建电力交易区块链有助于实现数据的透明性
、
安全性和不可篡改性；导电减损分析有助于识别电力交易业务数据中的浪费和损失，提高资源利用效率，生成电力交易基础数据，包括经过减损分析的清晰
、
准确的数据，为后续的智能合约提供可信数据；电力交易智能合约可以自动执行交易，减少了中介机构的需求，降低了交易成本和风险，智能合约确保了电力交易的透明性和合规性，减少了争议和纠纷，基于区块链的智能合约提供了不可篡改的交易历史记录，可追溯性和可验证性；碳排放奖罚数据的引入有助于推动更可持续的能源生产和电力交易，通过奖励低碳排放生产方式，促进可再生能源的使用和发展，通过对高碳排放生产方式的罚款，减少对环境的不利影响，鼓励绿色能源市场的增长；自动逻辑执行确保了电力交易的迅速执行，减少了交易周期，提高了市
场效率，碳排放奖罚数据的自动执行确保了环保政策的执行，降低了碳排放并推动可持续发展，生成的电力交易执行数据有助于监管机构和市场参与者跟踪市场表现和合规性
。
因此，本专利技术提供了一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，通过根据电力交易需求进行电力交易区块链的构建；通过对电力交易业务数据进行导电减损分析，进而构建电力交易智能合约，以实现分布式的电力交易，提高交易效率和用户满意度以及降低成本和故障率
。
[0006]优选地，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：对电力交易需求数据进行数据清洗，从而生成交易需求清洗数据；步骤
S12
：对电力交易需求数据进行交易需求分析并进行交互基础提取，从而生成交易交互基础数据；步骤
S13
：根据交易交互基础数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链
。
[0007]本专利技术通过数据清洗有助于消除电力交易需求数据中的错误
、
不一致性和缺失，确保数据的准确性和完整性；交易需求分析有助于理解市场参与者的需求模式
、
趋势和特点，为决策制定提供洞察；电力交易区块链的构建将市场交易数据记录在不可篡改的区块链上，确保数据的安全性和透明性，可以减少中介机构的需求，降低了交易成本和风险，促进了电力市场的发展，提供了可追溯性和可验证性，有助于监管机构监督市场合规性，减少欺诈和不当行为
。
[0008]优选地，步骤
S12
包括以下步骤：步骤
S121
：对电力交易需求数据进行聚类分析，从而生成交易需求分类数据；步骤
S122
：对交易需求分类数据进行需求分类比例计算，从而生成需求分类占比系数；步骤
S123
：根据需求分类占比系数对交易需求分类数据进行主成分分析，从而生成需求分类降维数据；步骤
S124
：对需求分类降维数据进行分类需求优先级排序，从而生成分类需求优先级数据；步骤
S125
：对分类需求优先级数据进行需求模型提取，从而生成交易需求模型数据；步骤
S126
：对交易需求模型数据进行交互者数据以及交互者动作关系提取，从而获取交易交互基础数据
。
[0009]本专利技术通过聚类分析有助于将电力交易需求数据分成不同的群组或类别，根据相似性进行分类，能够帮助识别不同类型的电力需求，例如大型工业需求
、
居民需求或农业需求，可以更好地理解市场中的不同需求模式，为定价
、
资源分配和供应链规划提供指导；计算需求分类的比例系数有助于了解不同需求类别在市场中的相对重要性，可以为市场参与者提供数据，指导他们在哪些领域应该加大投入或改进服务；主成分分析有助于将高维度的需求分类数据降维到较低维度，保留主要变化的数据，降维后的数据可以更容易可视化和理解，同时减少了计算和存储的复杂性；通过排序不同需求分类的优先级，可以更好地确定哪些需求在市场中具有更高的重要性和紧急性，有助于市场参与者优化资源分配和交易决策，以满足最关键的需求；提取需求模型可以帮助建立更精确的需求预测和模拟，以便更
好地满足市场需求；提取交互者数据和动作关系可以帮助识别市场中不同参与者之间的相互作用和合作模式，有助于优化市场运作，提高市场效率，减少不必要的中介和交易成本
。
[0010]优选地，步骤
S124
中需求优先级排序通过需求优先级排序计算公式进行计算，其中需求优先级排序计算公式具体为：式中，表示需求分类降维数据的优先级指数，表示需求分类降维数据的重要性权重，表示需求分类降维数据的紧急程度项，表示极限运算中的指数，表示需求分类降维数据的复杂程度项，表示需求分类降维数据的可满足性权重，表示需求分类降维数据的周期性权重，表示需求分类降维数据的可预测性权重，表示需求分类降维数据的关于时间的变化率，表示需求分类降维数据的时间点，表示需求分类降维数据的不确定性程度项，表示需求分类降维数据排序误差纠正量
。
[0011]本专利技术构造了一种需求优先级排序计算公式，用于对需求分类降维数据进行分类需求优先级排序；公式中用于衡量需求的优先级，较大的
P
值表示较高的优先本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于电力交易的数据交互模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取电力交易需求数据；根据电力交易需求数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链；步骤
S2
：获取电力交易业务数据；对电力交易业务数据进行导电减损分析，从而生成电力交易基础数据；步骤
S3
：根据电力交易区块链以及电力交易基础数据进行电力交易智能合约构建，从而生成交易智能合约数据；步骤
S4
：利用交易智能合约数据对电力交易业务数据进行碳排放奖罚，从而生成碳排放奖罚数据；步骤
S5
：对碳排放奖罚数据进行自动逻辑执行，从而生成电力交易执行数据
。2.
根据权利要求1所述的用于电力交易的数据交互模型构建方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：对电力交易需求数据进行数据清洗，从而生成交易需求清洗数据；步骤
S12
：对电力交易需求数据进行交易需求分析并进行交互基础提取，从而生成交易交互基础数据；步骤
S13
：根据交易交互基础数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链
。3.
根据权利要求2所述的用于电力交易的数据交互模型构建方法，其特征在于，步骤
S12
包括以下步骤：步骤
S121
：对电力交易需求数据进行聚类分析，从而生成交易需求分类数据；步骤
S122
：对交易需求分类数据进行需求分类比例计算，从而生成需求分类占比系数；步骤
S123
：根据需求分类占比系数对交易需求分类数据进行主成分分析，从而生成需求分类降维数据；步骤
S124
：对需求分类降维数据进行分类需求优先级排序，从而生成分类需求优先级数据；步骤
S125
：对分类需求优先级数据进行需求模型提取，从而生成交易需求模型数据；步骤
S126
：对交易需求模型数据进行交互者数据以及交互者动作关系提取，从而获取交易交互基础数据
。4.
根据权利要求3所述的用于电力交易的数据交互模型构建方法，其特征在于，步骤
S124
中需求优先级排序通过需求优先级排序计算公式进行计算，其中需求优先级排序计算公式具体为：式中，表示需求分类降维数据的优先级指数，表示需求分类降维数据的重要性权重，表示需求分类降维数据的紧急程度项，表示极限运算中的指数，表示需求分类降维数据的复杂程度项，表示需求分类降维数据的可满足性权重，表示需求分类降维数据的周期性权重，表示需求分类降维数据的可预测性权重，表示需求分类降维
数据的关于时间的变化率，表示需求分类降维数据的时间点，表示需求分类降维数据的不确定性程度项，表示需求分类降维数据排序误差纠正量
。5.
根据权利要求1所述的用于电力交易的数据交互模型构建方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：获取电力交易业务数据，其中电力交易业务数据包括用户用电习惯数据
、
电力传输环境数据
、
电力耗损数据
、
电力资源数据以及电力管控条件数据；步骤
S22
：对用户用电习惯数据进行周期波动预测，从而生成用户周期习惯数据；步骤
S23
：对电力传输环境数据进行导电评估，从而生成电力减损参数，其中电力减损参数包括电力耗损减损参数以及设备故障减损参数；步骤
S24
：对电力资源数据
、
用户周期意向数据以及电力管控条件数据进行比例提取，从而生成周期电力管控系数；步骤
S25
：利用电力减损参数对电力传输管控数据进行管控优化，从而生成电力管控优化数据；步骤
S26
：利用周期电力管控系数对每个周期阶段的电力管控优化数据进行电力交易修正，从而生成电力交易基础数据
。6.
根据权利要求5所述的用于电力...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘敦楠，杨菁，加鹤萍，余涛，钟烨，凡航，黄宇鹏，沈阅，陈春逸，郭宇辰，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：