【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力交易规划，具体地说，涉及一种基于多特征的电力交易规划方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、电力系统的稳定运行和电力交易的最优化规划是现代电力行业的关键问题。在日益推动可再生能源集成、智能电网发展和电力市场竞争加剧的情况下，准确的电力用户负荷预测变得至关重要。这一预测不仅对电力系统的调度和资源分配至关重要，还对电力市场中的参与者，包括发电厂、电力交易商和终端用户的决策产生深远的影响。
2、随着电力市场的不断演变和能源供应的多样化，电力用户和管理者面临着更复杂的电力交易决策。用户只需依赖简单的电力合同和固定的电价。然而，随着市场的自由化和竞争的引入，用户现在可以选择不同的电力供应商和购买计划，以满足其需求。这为用户提供了更多的选择权，但也引入了更多的不确定性和风险。
3、在这个新的电力市场环境中，传统的静态购电策略变得不够灵活和智能。用户和管理者需要更精细的电力购买决策，以在不同的市场条件下最大化效益。同时，能源可持续性和环境问题也对电力采购决策产生了影响，因为用户可能希望购买绿色能源或在低碳时段使用电力。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术，可以挖掘这些数据之间的关联和时序依赖性，为用户提供智能建议，以在不同时间段购电，从而降低成本、提高效率并确保电力供应的可靠性。
4、现有技术中，公开号为“cn110852511b”的中国专利技术专利公开了一种基于天气温度和k邻近理论的短期用电预测方法；该方法在传统knn算法的基础上引入了相关系数r，以衡量待预测日数据与历史样本集中的每个
5、传统的电力负荷预测方法通常依赖于统计学和时间序列分析，采用线性模型或季节性分解等技术。然而，这些方法难以应对电力负荷数据的非线性和非平稳性，尤其是在可再生能源波动性较大的情况下，导致预测精度有限。传统方法还无法充分考虑电力市场的复杂性，如电价波动、市场需求变化、交易规则和变化等因素。
6、近年来，深度学习技术的崛起为电力负荷预测带来了新的可能性。自注意力机制和lstm等神经网络模型，为电力负荷预测提供了更强大的工具。这些深度学习模型能够从历史数据中自动学习特征，捕捉数据中的复杂依赖关系，更好地处理非线性、非平稳的负荷数据。此外，引入了自注意力机制，模型能够自适应地关注历史数据中不同时间点的关键信息，提高了负荷预测的准确性和鲁棒性。
7、从电力交易的角度出发，精确的电力用户负荷预测对市场参与者至关重要。发电厂需要根据预测的负荷来规划发电计划，以避免过量或不足的发电，从而最大化收益。电力交易商需要根据负荷预测来决定何时进行交易以获取最佳电价，以及何时释放储能以最大程度地受益。终端用户需要准确的负荷预测来决定何时采取节能措施或削峰填谷，以节省用电成本。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有的电力负荷预测方法难以应对电力负荷数据的非线性和非平稳性，尤其是在可再生能源波动性较大的情况下，导致预测精度有限的问题，提出一种基于多特征的电力交易规划方法、系统、设备及介质；该方法首先预处理采集的用电负荷数据，然后将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集，输入至构建的所述预测模型中，预测用户用电负荷；最后根据历史用户用电负荷和用户用电负荷，预测未来时刻的用户用电负荷数据，得到最优交易方案；根据不同的电力需求和市场条件进行调整，优化了电力资源的利用并最大程度降低了电力交易成本，实现了电力市场的高效运行、能源资源的智能分配和可再生能源的顺畅集成。
2、本专利技术具体实现内容如下：
3、一种基于多特征的电力交易规划方法，首先预处理采集的用电负荷数据，然后根据注意力机制构建预测模型，将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集，输入至构建的所述预测模型中，预测用户用电负荷；最后根据历史用户用电负荷和所述用户用电负荷，预测未来时刻的用户用电负荷数据，得到最优交易方案。
4、为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述基于多特征的电力交易规划方法具体包括以下步骤：
5、步骤s1：融合采集的用户负荷数据与环境数据并清洗，得到预处理后的用电负荷数据；
6、步骤s2：根据注意力机制和lstm网络构建预测模型，并根据损失函数训练所述预测模型，将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集，输入至训练后的所述预测模型中，预测用户用电负荷；
7、步骤s3：根据预测的所述用户用电负荷和获取的市场电价数据构建成本矩阵，根据所述成本矩阵和获取的历史用户用电负荷数据，预测未来时刻的用户用电负荷数据，得到最优交易方案。
8、为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤s1具体包括以下步骤：
9、步骤s11：采集用户负荷数据和环境数据，并融合得到用电负荷数据；
10、步骤s12：调用模态嵌入技术将所述用电负荷数据映射至共享的表示空间，得到用电负荷特征；
11、步骤s13：根据设定的平滑参数，调用指数平滑法去除所述用电负荷特征的噪声；
12、步骤s14：标准化去除噪声后的所述用电负荷特征，得到预处理后的用电负荷数据。
13、为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤s2具体包括以下步骤：
14、步骤s21：根据注意力机制和lstm网络构建预测模型；所述预测模型包括依次连接的自注意力层、lstm层、全连接层；
15、步骤s22：将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集并划分，将70％数据集划分为训练集，将15％数据集划分为验证集，将15％数据集划分为测试集；
16、步骤s23：根据所述训练集和损失函数训练所述预测模型，得到训练后的预测模型；
17、步骤s24：根据训练后的所述预测模型和获取的历史用电负荷数据，，预测用户用电负荷。
18、为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤s23具体包括以下步骤：
19、步骤s231：初始化所述预测模型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，首先预处理采集的用电负荷数据，然后根据注意力机制构建预测模型，将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集，输入至构建的所述预测模型中，预测用户用电负荷；最后根据历史用户用电负荷和所述用户用电负荷，预测未来时刻的用户用电负荷数据，得到最优交易方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述基于多特征的电力交易规划方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：>
8.一种基于多特征的电力交易规划系统，其特征在于，包括预处理单元、预测单元、规划单元；
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器上存储有计算机程序；当所述计算机程序在所述处理器上执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于多特征的电力交易规划方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令；当所述计算机指令在如权利要求9所述的电子设备上执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于多特征的电力交易规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，首先预处理采集的用电负荷数据，然后根据注意力机制构建预测模型，将预处理后的所述用电负荷数据作为数据集，输入至构建的所述预测模型中，预测用户用电负荷；最后根据历史用户用电负荷和所述用户用电负荷，预测未来时刻的用户用电负荷数据，得到最优交易方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述基于多特征的电力交易规划方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多特征的电力交易规划方法，其特征在于，所述步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：李岩，郭厚静，王小海，吴集光，赵墨林，姚强，金耀杰，吕伟，刘志明，王文国，龚钰莹，夏小晴，苏雅亨，乌达巴拉，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司，
类型：发明
国别省市：
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